Common and Specific Intrinsic Functional Network Related to Episode Dynamics during Treatment in Bipolar Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A significant challenge in bipolar disorder (BD) is to understand the neural substrates of emotional fluctuations (i.e., episode phases) along the spectrum including manic (BipM), depressive (BipD), and remission states (rBD). Here, We constructed intrinsic functional connectome for 117 subjects with BD (BipM: 38, BipD: 42, and rBD: 37) and 35 healthy controls, then associated connectivities with emotional fluctuations to identify the common and specific patterns, and finally probed their biological underpinnings. We uncovered the common altered pattern in the salience-attention network and the specific pattern in the default mode-salience network specific for BipM and sensory-prefrontal network specific for BipD and rBD. These pathological patterns can accurately delineate the various episodes episodes types of bipolar disorder and forecast the corresponding clinical symptoms associated with each episodes type. Both common and specific patterns exhibited significant genetic stability and centered regions were enriched in multiple receptors such as MOR, NMDA, and H3 for specific pathology while A4B2, 5HTT, and 5HT1a for common pathology. Gene expression was enriched in PLEKHO1, SCN2A, POU3F2, and ANK3. Our study provides new insights into possible neurobiological interpretation for episode phases in the bipolar spectrum and holds promise for advancing personalized precision medicine approaches targeting various episodes of the condition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».