Brain Structures and Networks Underlying Treatment Response to Deep Brain Stimulation Targeting the Inferior Thalamic Peduncle in Obsessive-Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a debilitating disease with a lifetime prevalence of 2-3%. Neuromodulatory treatments have been successfully used in severe cases. Deep brain stimulation (DBS) targeting the inferior thalamic peduncle (ITP) has been shown to successfully alleviate symptoms in OCD patients; however, the brain circuits implicated remain unclear. Here, we investigate the efficacious neural substrates following ITP-DBS for OCD. METHODS: High-quality normative structural and functional connectomics and voxel-wise probabilistic mapping techniques were applied to assess the neural substrates of OCD symptom alleviation in a cohort of 5 ITP-DBS patients. RESULTS: The region of most efficacious stimulation was located in the regions of the ITP and bed nucleus of the stria terminalis. Both functional and structural connectomics analyses demonstrated that successful symptom alleviation involved a brain network encompassing the bilateral amygdala and prefrontal regions. LIMITATIONS: The main limitation is the small size of the ITP-DBS cohort. While the findings are highly consistent and significant, these should be validated in larger studies. CONCLUSIONS: These results identify a tripartite brain network - composed of the bilateral amygdala and prefrontal regions 24 and 46 - whose engagement is associated with greater symptom improvement. They also provide information for optimizing targeting and identifying network components critically involved in ITP-DBS treatment response. Amygdala engagement in particular seems to be a key component for clinical benefits and could constitute a biomarker for treatment optimization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».