Coordinated Cortical Thickness Alterations across Psychiatric Conditions: A Transdiagnostic ENIGMA Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Mental disorders are increasingly conceptualized as overlapping spectra with underlying polygenicity, neurodevelopmental etiology, and clinical comorbidity. They share multi-level neurobiological alterations, including network-like brain structural alterations. However, whether alteration patterns covary across mental disorders in a biologically meaningful way is currently unknown. Methods We accessed summary statistics on cortical thickness alterations from 12,024 patients with six mental disorders and 18,969 controls from the Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) consortium. First, we studied cortical thickness co-alteration networks as a form of pathological structural covariance. We identified regions exhibiting high inter-regional covariance across disorders (‘hubs’), and regions that strongly connect to these hubs facilitating network spreading of disease effects (‘epicenters’). Next, we applied manifold learning to reveal organizational gradients guiding transdiagnostic patterns of illness effects. Last, we tested whether these gradients capture differential cortical susceptibility with respect to normative cortical thickness covariance, cytoarchitectonic, transcriptomic, and meta-analytical task-based profiles. Results Co-alteration network hubs were linked to normative connectome hubs and anchored to prefrontal and temporal disease epicenters. The principal gradient derived from manifold learning captured maximally different embedding of prefrontal and temporal epicenters within co-alteration networks, followed a normative cortical thickness gradient, and established a transcriptomic link to cortico-cerebello-thalamic circuits. Moreover, gradients segregated functional networks involved in basic sensory, attentional/perceptual, and domain-general cognitive processes, and distinguished between regional cytoarchitectonic profiles. Conclusion Together, our findings indicate that disease impact occurs in a synchronized fashion and along multiple levels of hierarchical cortical organization. Such axes can help to disentangle the different neurobiological pathways underlying mental illness.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».