Accelerated brain aging predicts impulsivity and symptom severity in depression
Notice bibliographique
Résumé
Multiple structural and functional neuroimaging measures vary over the course of the lifespan and can be used to predict chronological age. Accelerated brain aging, as quantified by deviations in the MRI-based predicted age with respect to chronological age, is associated with risk for neurodegenerative conditions, bipolar disorder, and mortality. Whether age-related changes in resting-state functional connectivity are accelerated in major depressive disorder (MDD) is unknown, and, if so, it is unclear if these changes contribute to specific cognitive weaknesses that often occur in MDD. Here, we delineated age-related functional connectivity changes in a large sample of normal control subjects and tested whether brain aging is accelerated in MDD. Furthermore, we tested whether accelerated brain aging predicts individual differences in cognitive function. We trained a support vector regression model predicting age using resting-state functional connectivity in 710 healthy adults aged 18-89. We applied this model trained on normal aging subjects to a sample of actively depressed MDD participants (n = 109). The difference between predicted brain age and chronological age was 2.11 years greater (p = 0.015) in MDD patients compared to control participants. An older MDD brain age was significantly associated with increased impulsivity and, in males, increased depressive severity. Unexpectedly, accelerated brain aging was also associated with increased placebo response in a sham-controlled trial of high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation targeting the dorsomedial prefrontal cortex. Our results indicate that MDD is associated with accelerated brain aging, and that accelerated aging is selectively associated with greater impulsivity and depression severity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».