Intrinsic Insular-Frontal Networks Predict Future Nicotine Dependence Severity
Notice bibliographique
Résumé
Although 60% of the US population have tried smoking cigarettes, only 16% smoke regularly. Identifying this susceptible subset of the population before the onset of nicotine dependence may encourage targeted early interventions to prevent regular smoking and/or minimize severity. While prospective neuroimaging in human populations can be challenging, preclinical neuroimaging models before chronic nicotine administration can help to develop translational biomarkers of disease risk. Chronic, intermittent nicotine (0, 1.2, or 4.8 mg/kg/d; N = 10–11/group) was administered to male Sprague Dawley rats for 14 d; dependence severity was quantified using precipitated withdrawal behaviors collected before, during, and following forced nicotine abstinence. Resting-state fMRI functional connectivity (FC) before drug administration was subjected to a graph theory analytical framework to form a predictive model of subsequent individual differences in nicotine dependence. Whole-brain modularity analysis identified five modules in the rat brain. A metric of intermodule connectivity, participation coefficient, of an identified insular–frontal cortical module predicted subsequent dependence severity, independent of nicotine dose. To better spatially isolate this effect, this module was subjected to a secondary exploratory modularity analysis, which segregated it into three submodules (frontal-motor, insular, and sensory). Higher FC among these three submodules and three of the five originally identified modules (striatal, frontal-executive, and sensory association) also predicted dependence severity. These data suggest that predispositional, intrinsic differences in circuit strength between insular-frontal-based brain networks before drug exposure may identify those at highest risk for the development of nicotine dependence. SIGNIFICANCE STATEMENT Developing biomarkers of individuals at high risk for addiction before the onset of this brain-based disease is essential for prevention, early intervention, and/or subsequent treatment decisions. Using a rodent model of nicotine dependence and a novel data-driven, network-based analysis of resting-state fMRI data collected before drug exposure, functional connections centered on an intrinsic insular-frontal module predicted the severity of nicotine dependence after drug exposure. The predictive capacity of baseline network measures was specific to inter-regional but not within-region connectivity. While insular and frontal regions have consistently been implicated in nicotine dependence, this is the first study to reveal that innate, individual differences in their circuit strength have the predictive capacity to identify those at greatest risk for and resilience to drug dependence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».