Association of cortical gyrification, white matter microstructure, and phenotypic profile in medication-naïve obsessive–compulsive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is thought to arise from dysconnectivity among interlinked brain regions resulting in a wide spectrum of clinical manifestations. Cortical gyrification, a key morphological feature of human cerebral cortex, has been considered associated with developmental connectivity in early life. Monitoring cortical gyrification alterations may provide new insights into the developmental pathogenesis of OCD. METHODS: Sixty-two medication-naive patients with OCD and 59 healthy controls (HCs) were included in this study. Local gyrification index (LGI) was extracted from T1-weighted MRI data to identify the gyrification changes in OCD. Total distortion (splay, bend, or twist of fibers) was calculated using diffusion-weighted MRI data to examine the changes in white matter microstructure in patients with OCD. RESULTS: Compared with HCs, patients with OCD showed significantly increased LGI in bilateral medial frontal gyrus and the right precuneus, where the mean LGI was positively correlated with anxiety score. Patients with OCD also showed significantly decreased total distortion in the body, genu, and splenium of the corpus callosum (CC), where the average distortion was negatively correlated with anxiety scores. Intriguingly, the mean LGI of the affected cortical regions was significantly correlated with the mean distortion of the affected white matter tracts in patients with OCD. CONCLUSIONS: We demonstrated associations among increased LGI, aberrant white matter geometry, and higher anxiety in patients with OCD. Our findings indicate that developmental dysconnectivity-driven alterations in cortical folding are one of the neural substrates underlying the clinical manifestations of OCD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».