34.1 SEPARABLE AND REPLICABLE NEURAL STRATEGIES DURING SOCIAL BRAIN FUNCTION IN PEOPLE WITH AND WITHOUT SEVERE MENTAL ILLNESS
Notice bibliographique
Résumé
Case-control study design and disease heterogeneity may be major limiting factors impeding biomarker discovery in brain disorders, including serious mental illnesses. In order to identify biologically/behaviorally driven as opposed to diagnostically driven sub-groups of individuals, we used hierarchical clustering to identify participants with similar patterns of brain activity during a facial Imitate/Observe functional MRI task. Participants (N=179; 109 with a schizophrenia spectrum disorder and 70 healthy controls) were scanned at three sites during the performance of the imitate/observe task. Hierarchical clustering was performed to identify data-driven groups of participants who shared similar patterns of neural circuit activation. The number of groups was determined using cluster stability analysis, defined as local minimums for instability across a range from 2 to 10 clusters. The new data-driven groups were compared on social and neurocognitive test performance completed out of the scanner. Three clusters with distinct patterns of neural activity were found. Participants showed greater similarity to their cluster than to their diagnostic category (t(178)=14.0, p=1.3x10-30) or site (p > 0.40). The largest cluster represented ‘typical activators’, with activity in the canonical ‘simulation’ circuit. The other clusters represented a ‘diffuse/inefficient’ activating group, and an ‘efficient/deactivating’ group. The efficient/deactivating group had the highest social cognitive and neurocognitive test scores (F(2, 170)=5.32, p=0.006; post-hoc t tests p<0.05). The hierarchical clustering analysis was repeated on a replication sample (N=108; SSD, euthymic bipolar disorder, or HC), which identified the same three cluster patterns. Our findings demonstrate replicable different patterns of neural activity among individuals during a socio-emotional task independent of DSM-diagnosis or scan site. Our findings may provide objective neuroimaging endpoints (or biomarkers) for subgroups of individuals in target engagement research aimed at enhancing cognitive performance independent of diagnostic category.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».