Individual deviations from normative models of brain structure in a large cross-sectional schizophrenia cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The heterogeneity of schizophrenia has defied efforts to derive reproducible and definitive anatomical maps of structural brain changes associated with the disorder. We aimed to map deviations from normative ranges of brain structure for individual patients and evaluate whether the loci of individual deviations recapitulated group-average brain maps of schizophrenia pathology. Methods For each of 48 white matter tracts and 68 cortical regions, normative percentiles of variation in fractional anisotropy (FA) and cortical thickness (CT) were established using diffusion-weighted and structural MRI from healthy adults (n=195). Individuals with schizophrenia (n=322) were classified as either within the normative range for healthy individuals of the same age and sex (5-95% percentiles), infra-normal (<5% percentile) or supra-normal (>95% percentile). Repeating this classification for each tract and region yielded a deviation map for each individual. Results Compared to the healthy comparison group, the schizophrenia group showed widespread reductions in FA and CT, involving virtually all white matter tracts and cortical regions. Paradoxically, however, no more than 15-20% of patients deviated from the normative range for any single tract or region, whereas 79% of patients showed infra-normal deviations for at least one locus (healthy individuals: 59±2%, p<0.001). Higher polygenic risk for schizophrenia associated with a greater number of regions with infra-normal deviations in CT (r=-0.17, p=0.006). Conclusions Anatomical loci of schizophrenia-related changes are highly heterogeneous across individuals to the extent that group-consensus pathological maps are not representative of most individual patients. Normative modeling can aid in parsing schizophrenia heterogeneity and guiding personalized interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».