Association of polygenic risk for bipolar disorder with resting-state network functional connectivity in youth with and without bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Little is known regarding the polygenic underpinnings of anomalous resting-state functional connectivity (rsFC) in youth bipolar disorder (BD). The current study examined the association of polygenic risk for BD (BD-PRS) with whole-brain rsFC at the large-scale network level in youth with and without BD. 99 youth of European ancestry (56 BD, 43 healthy controls [HC]), ages 13-20 years, completed resting-state fMRI scans. BD-PRS was calculated using summary statistics from the latest adult BD genome-wide association study. Data-driven independent component analyses of the resting-state fMRI data were implemented to examine the association of BD-PRS with rsFC in the overall sample, and separately in BD and HC. In the overall sample, higher BD-PRS was associated with lower rsFC of the salience network and higher rsFC of the frontoparietal network with frontal and parietal regions. Within the BD group, higher BD-PRS was associated with higher rsFC of the default mode network with orbitofrontal cortex, and altered rsFC of the visual network with frontal and occipital regions. Within the HC group, higher BD-PRS was associated with altered rsFC of the frontoparietal network with frontal, temporal and occipital regions. In conclusion, the current study found that BD-PRS generated based on adult genetic data was associated with altered rsFC patterns of brain networks in youth. Our findings support the usefulness of BD-PRS to investigate genetically influenced neuroimaging markers of vulnerability to BD, which can be observed in youth with BD early in their course of illness as well as in healthy youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».