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Enregistrement W4323926400 · doi:10.1101/2023.03.09.531726

Subgenual Anterior Cingulate Cortex Functional Connectivity Abnormalities in Depression: Insights from Brain Imaging Big Data and Precision-Guided Personalized Intervention via Transcranial Magnetic Stimulation

2023· preprint· en· W4323926400 sur OpenAlexafffund
Xiao Chen, Bin Lü, Yuwei Wang, Xueying Li, Zihan Wang, Huixian Li, Yifan Liao, Daniel M. Blumberger, F. Xavier Castellanos, Liping Cao, Guanmao Chen, Jiangshan Chen, Tao Chen, Yan-Rong Chen, Yuqi Cheng, Zhaosong Chu, Shi‐Xian Cui, Xilong Cui, Zhao‐Yu Deng, Qinglin Gao, Qiyong Gong, Wenbin Guo, Cancan He, Zheng-Jia-Yi Hu, Qian Huang, Xinlei Ji, Feng-Nan Jia, Li Kuang, Baojuan Li, Feng Li, Tao Li, Li Xue, Tao Lian, Xiaoyun Liu, Yan‐Song Liu, Zhening Liu, Jianping Lu, Jiang Qiu, Xiaoxiao Shan, Tianmei Si, Peng-Feng Sun, Chuanyue Wang, Hanlin Wang, Xiang Wang, Ying Wang, Chen-Nan Wu, Xiao-Ping Wu, Xinran Wu, Yankun Wu, Chunming Xie, Guang-Rong Xie, Peng Xie, Xiu-Feng Xu, Zhenpeng Xue, Hong Yang, Jian Yang, Hua Yu, Yongqiang Yu, Minlan Yuan, Yonggui Yuan, Yu‐Feng Zang, Ai-Xia Zhang, Ke-Rang Zhang, Wei Zhang, Jiajia Zhu, Zijing Zhang, Jingping Zhao, Xi‐Nian Zuo, Huaning Wang, Chao‐Gan Yan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsBeijing Nova ProgramChina Scholarship CouncilChina Postdoctoral Science FoundationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaInstitute of Psychology, Chinese Academy of SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationDepression (economics)Anterior cingulate cortexNeuroscienceFunctional connectivityStimulationMedicineCingulate cortexDeep transcranial magnetic stimulationCortex (anatomy)PsychologyCentral nervous systemCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The subgenual anterior cingulate cortex (sgACC) plays a central role in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD), and its functional interactive profile with the left dorsal lateral prefrontal cortex (DLPFC) is associated with transcranial magnetic stimulation (TMS) treatment outcomes. Nevertheless, previous research on sgACC functional connectivity (FC) in MDD has yielded inconsistent results, partly due to small sample sizes and limited statistical power. Furthermore, calculating sgACC-FC to target TMS individually is challenging. Methods: Leveraging a large multi-site cross-sectional sample (1660 MDD patients vs. 1341 healthy controls) from Phase II of the Depression Imaging REsearch ConsorTium (DIRECT), we systematically delineated case-control difference maps of sgACC-FC. Then, we explored the potential impact of such group-level abnormality profiles on the TMS target localization and clinical efficacy. Next, we developed an MDD big data-guided individualized TMS targeting algorithm to integrate group-level statistical maps with individual-level brain activity to localize TMS targets individually. Results: We found an enhanced sgACC-DLPFC FC in MDD patients compared to healthy controls (HC). Such group differences altered the position of the sgACC anti-correlation peak in the left DLPFC. In two independent clinical samples, we showed that the magnitude of TMS targets' case-control differences in sgACC FC was related to clinical improvement. The MDD big data-guided individualized TMS targeting algorithm may generate individualized TMS targets that are clinically superior to group-level targets. Interpretation: We reliably delineated MDD-related abnormalities of sgACC-FC profiles in a large, independently ascertained sample and demonstrated the potential impact of such case-control differences on FC-guided localization of TMS targets. Keywords: major depressive disorder, transcranial magnetic stimulation, individualization, subgenual anterior cingulate cortex, functional connectivity, dual regression

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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