Maturity of brain structures and white matter connectomes, and their relationship with psychiatric symptoms in youth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain neuromaturation can be indexed using brain predicted age difference (BrainPAD), a metric derived by the application of machine learning (ML) algorithms to neuroimaging. Previous studies in youth have been limited to a single type of imaging data, single ML approach, or specific psychiatric condition. Here, we use multimodal neuroimaging and an ensemble ML algorithm to estimate BrainPAD and examine its relationship with broad measures of symptoms and functioning in youth. Methods We used neuroimaging from eligible participants in the Healthy Brain Network (HBN, N = 498). Participants with a Child Behavior Checklist Total Problem T-Score < 60 were split into training (N=215) and test sets (N=48). Morphometry estimates (from structural MRI), white matter connectomes (from diffusion MRI), or both were fed to an automated ML pipeline to develop BrainPAD models. The most accurate model was applied to a held-out evaluation set (N=249), and the association with several psychometrics was estimated. Results Models using morphometry and connectomes together had a mean absolute error of 1.16 years, outperforming unimodal models. After dividing participants into positive, normal, and negative BrainPAD groups, negative BrainPAD values were associated with more symptoms on the Child Behavior Checklist (negative=71.6, normal 59.0, p=0.011) and lower functioning on the Children’s Global Assessment Scale (negative=49.3, normal=58.3, p=0.002). Higher scores were associated with better performance on the Flanker task (positive=62.4, normal=52.5, p=0.006). Conclusion These findings suggest that a multimodal approach, in combination with an ensemble method, yields a robust biomarker correlated with clinically relevant measures in youth.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».