34.4 EXAMINING SUBCORTICAL-CORTICAL CONNECTIVITY IN SCHIZOPHRENIA USING PERSONALIZED INTRINSIC NETWORK TOPOGRAPHY
Notice bibliographique
Résumé
Spatial patterns of brain functional connectivity can vary substantially at the individual level. Applying individualized as opposed to group templates when mapping functional connectivity may allow for more meaningful biological markers of psychiatric disorders. That is, functional relationships between cortical regions can be localized more precisely within an individual using functional connectivity measures from fMRI than using brain anatomy alone. The implications of such individualized differences in schizophrenia spectrum disorders (SSDs) has not been previously reported. Resting State and anatomical MRI data was employed from n = 198 patients with an SSD and n= 284 healthy controls (HC) from four cohorts 1) Centre for Addiction and Mental Health 2) Zucker Hillside Hospital 3) The Center for Biomedical Research Excellence (Christensen et al 2014), and 4) UCLA Consortium for Neuropsychiatric Phenomics LA5c Study (Poldrack et al 2016). We used a newly developed method, Personalized Intrinsic Network Topography (PINT; Dickie et al., 2018) to identify 80 ROIs on the cortical surface from 6 intrinsic networks using the resting state connectivity in each participant. Functional timeseries were extracted from these 80 personalized cortical ROIs, as well as 80 initial template ROIs for comparison, and correlated with timeseries from striatal subregions defined by Choi et al. (2012) and cerebellum subregions defined by Buckner et al (2011). Using PINT compared to template ROIs, the correlation between cortical networks and the expected subregions of the striatum and cerebellum was increased in both patients and controls for all cortical networks (lowest t(418)=4.28, p=0.00002). In case-control comparisons, controlling for age, sex, scanner and in scanner motion, we observed robust patterns of cortical-subcortical hypo-connectivity and hyper-connectivity in the SSD compared to control group both before (127 hypo, 182 hyper) and after (136 hypo, 236 hyper) PINT (FDR corrected for multiple comparisons). Overall, connectivity from the frontal-parietal network and subcortical subregions was largely hypo-connected while connectivity between the sensory-motor and visual cortical networks and subcortical subregions was largely hyperconnected. Our results indicate that individual approaches may better characterize cortico-subcortical connectivity in controls and SSD. In agreement with previous studies, subcortical-cortical connectivity showed robust differences between patients and controls. Our individualized results increase confidence in impairment in subcortical-cortical connectivity as a biological marker for SSDs. These results also provide further support for the feasibility of personalized brain mapping using resting state data in participants with SSDs. Personalized brain mapping approaches have the potential to support more effective individually targeted therapy using interventions such as repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS). Plenary Session:
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».