Cerebello-cerebral Functional Connectivity Networks in Major Depressive Disorder: A CAN-BIND-1 Study Report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Neuroimaging studies have demonstrated aberrant structure and function of the “cognitive-affective cerebellum” in Major Depressive Disorder (MDD), although the specific role of the cerebello-cerebral circuitry in this population remains largely uninvestigated. The objective of this study was to delineate the role of cerebellar functional networks in depression. Methods A total of 308 unmedicated participants completed resting-state functional magnetic resonance imaging scans, of which 247 (148 MDD; 99 Healthy Controls, HC) were suitable for this study. Seed-based resting-state functional connectivity (RsFc) analysis was performed using three cerebellar regions of interest (ROIs): ROI 1 corresponded to default mode network (DMN) / inattentive processing; ROI 2 corresponded to attentional networks including frontoparietal, dorsal attention, and ventral attention; ROI 3 corresponded to motor processing. These ROIs were delineated based on prior functional gradient analyses of the cerebellum. A general linear model was used to perform within-group and between-group comparisons. Results In comparison to HC, participants with MDD displayed increased RsFc within the cerebello-cerebral DMN (ROI 1 ) and significantly elevated RsFc between the cerebellar ROI 1 and bilateral angular gyrus at a voxel threshold ( p < 0.001, two-tailed) and at a cluster level ( p < 0.05, FDR-corrected). Group differences were non-significant for ROI 2 and ROI 3 . Conclusions These results contribute to the development of a systems neuroscience approach to the diagnosis and treatment of MDD. Specifically, our findings confirm previously reported associations between MDD, DMN, and cerebellum, and highlight the promising role of these functional and anatomical locations for the development of novel imaging-based biomarkers and targets for neuromodulation therapies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».