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Enregistrement W4390791007 · doi:10.1038/s44220-023-00187-w

Neuroanatomical dimensions in medication-free individuals with major depressive disorder and treatment response to SSRI antidepressant medications or placebo

2024· article· en· W4390791007 sur OpenAlexafffund
Cynthia H.Y. Fu, Mathilde Antoniades, Güray Erus, José García, Yong Fan, Danilo Arnone, Stephen R. Arnott, Ki Sueng Choi, Cherise Chin Fatt, Benício N. Frey, Vibe G. Frøkjær, Melanie Ganz, Beata R. Godlewska, Stefanie Hassel, Keith Ho, Andrew M. McIntosh, Kun Qin, Susan Rotzinger, Matthew D. Sacchet, Jonathan Savitz, Haochang Shou, Ashish Singh, Aleks Stolicyn, Irina A. Strigo, Stephen C. Strother, Duygu Tosun, Teresa A. Victor, Dongtao Wei, Toby Wise, Roland Zahn, Ian Anderson, W. Edward Craighead, J.F.W. Deakin, Boadie W. Dunlop, Rebecca Elliott, Qiyong Gong, Ian H. Gotlib, Catherine J. Harmer, Sidney H. Kennedy, Gitte M. Knudsen, Helen S. Mayberg, Martin P. Paulus, Jiang Qiu, Madhukar H. Trivedi, Heather C. Whalley, Chao‐Gan Yan, Allan H. Young, Christos Davatzikos

Notice bibliographique

RevueNature Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Global Health ResearchUniversity Health NetworkMcMaster UniversityUniversity of CalgarySt. Joseph’s Healthcare HamiltonBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingFundamental Research Funds for the Central UniversitiesDet Sundhedsvidenskabelige Fakultet, Københavns UniversitetFok Ying Tong Education FoundationBeijing Nova ProgramCanadian Institutes of Health ResearchNIHR Maudsley Biomedical Research CentreOxford Health NHS Foundation TrustCumming School of Medicine, University of CalgaryMathison Centre for Mental Health Research and EducationFok Ying Tung Education FoundationFaculty of Health and Medical Sciences, University of Western AustraliaRotman Research Institute, BaycrestNatural Science Foundation of ChongqingChinese Academy of Medical SciencesSichuan UniversityVictoria General Hospital FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaLister Institute of Preventive MedicineNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SRosetrees TrustMcMaster UniversityUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchWellcomeNational Institute on Drug AbuseSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustGovernment of CanadaOtsuka Canada PharmaceuticalHersh FoundationValeant Pharmaceuticals InternationalWellcome TrustKing's College LondonNeurocrine BiosciencesWest China Hospital, Sichuan UniversityUniversity of East LondonPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaSage TherapeuticsUniversity of Texas Southwestern Medical CenterMichael Smith Health Research BCMedical Research CouncilServierPatient-Centered Outcomes Research InstituteOtsuka PharmaceuticalNational Institute of General Medical SciencesNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionLundbeckfondenEli Lilly and CompanyAmerican Foundation for Suicide PreventionLivaNovaU.S. Department of Health and Human ServicesWilliam K. Warren FoundationOntario Brain InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchSunovionUniversity of PennsylvaniaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringRigshospitalet
Mots-clésAntidepressantMajor depressive disorderPlaceboPlacebo responseAntidepressant medicationPsychiatryMedicineDepression (economics)PsychologyAlternative medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Major depressive disorder (MDD) is a heterogeneous clinical syndrome with widespread subtle neuroanatomical correlates. Our objective was to identify the neuroanatomical dimensions that characterize MDD and predict treatment response to selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) antidepressants or placebo. In the COORDINATE-MDD consortium, raw MRI data were shared from international samples ( N = 1,384) of medication-free individuals with first-episode and recurrent MDD ( N = 685) in a current depressive episode of at least moderate severity, but not treatment-resistant depression, as well as healthy controls ( N = 699). Prospective longitudinal data on treatment response were available for a subset of MDD individuals ( N = 359). Treatments were either SSRI antidepressant medication (escitalopram, citalopram, sertraline) or placebo. Multi-center MRI data were harmonized, and HYDRA, a semi-supervised machine-learning clustering algorithm, was utilized to identify patterns in regional brain volumes that are associated with disease. MDD was optimally characterized by two neuroanatomical dimensions that exhibited distinct treatment responses to placebo and SSRI antidepressant medications. Dimension 1 was characterized by preserved gray and white matter ( N = 290 MDD), whereas Dimension 2 was characterized by widespread subtle reductions in gray and white matter ( N = 395 MDD) relative to healthy controls. Although there were no significant differences in age of onset, years of illness, number of episodes, or duration of current episode between dimensions, there was a significant interaction effect between dimensions and treatment response. Dimension 1 showed a significant improvement in depressive symptoms following treatment with SSRI medication (51.1%) but limited changes following placebo (28.6%). By contrast, Dimension 2 showed comparable improvements to either SSRI (46.9%) or placebo (42.2%) ( β = –18.3, 95% CI (–34.3 to –2.3), P = 0.03). Findings from this case-control study indicate that neuroimaging-based markers can help identify the disease-based dimensions that constitute MDD and predict treatment response.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations39
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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