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Enregistrement W4399054166 · doi:10.1101/2024.05.23.24307840

Brain heterogeneity in 1,792 individuals with schizophrenia: effects of illness stage, sites of origin and pathophysiology

2024· preprint· en· W4399054166 sur OpenAlexaff
Yuchao Jiang, Lena Palaniyappan, Xiao Chang, Jie Zhang, Enpeng Zhou, Xin Yu, Shih‐Jen Tsai, Ching‐Po Lin, Jingliang Cheng, Yingying Tang, Jijun Wang, Cheng Luo, Dezhong Yao, Long‐Biao Cui, Wei Cheng

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PathophysiologyStage (stratigraphy)NeurosciencePsychologyPsychiatryBiologyMedicineInternal medicinePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Schizophrenia is characterized with greater variability beyond the mean differences in brain structures. This variability is often assumed to be static, reflecting the presence of heterogeneous subgroups, but this assumption and alternative explanations remain untested. Objective To test if gray matter volume (GMV) variability is more less in later stages of schizophrenia, and evaluate if a putative ‘spreading pattern’ with GMV deficits originating in one part of the brain and diffusing elsewhere explain the variability of schizophrenia. Design, settings, and participants This study evaluated the regional GMV variability using MRI of 1,792 individuals with schizophrenia and 1,523 healthy controls (HCs), and the association of GMV variability with neurotransmitter and transcriptomic gene data in the human brain. Main outcomes and measures Regional variability was evaluated by comparing the relative variability of patients to controls, using the relative mean-scaled log variability ratio (lnCVR). A network diffusion model (NDM) was employed to simulate the possible processes of GMV alteration across brain regions. Results Compared with HCs, greater lnCVR ( p FDR <0.05) was found in 50 regions in the whole patient group (n=1792; 762 females; mean[SD] age, 29.9[11.9] years), at a much greater frequency ( p=5.0 ×10 −13 ) in the first-episode drug-naïve subsample (73 regions) (n=478; mean[SD] illness duration, 0.548[0.459] years), compared to the chronic medicated subsample (28 regions) (n=398; mean[SD] illness duration, 14.0[10.4] years). The average lnCVR across all regions was greater in the first-episode than chronic subsample ( t =10.8, p= 1.7×10 −7 ). The areas with largest lnCVR were located at frontotemporal cortex and thalamus (first-episode), or hippocampus and caudate (chronic); there was a significant correlation with case-control mean difference ( r =0.367, p= 6.7×10 −4 ). We determined a gene expression map that correlated with the lnCVR map in schizophrenia ( r =0.491, p =0.003). The NDM performed consistently (72.1% patients, p spin <0.001) in replicating GMV changes when simulated and observed values were compared. Conclusion and relevance Brain-based heterogeneity is unlikely to be a static feature of schizophrenia; it is more pronounced at the onset of the disorder but reduced over the long term. Differences in the site of ‘origin’ of GMV changes in individual-level may explain the observed anatomical variability in schizophrenia. Key Points Question No two individuals with schizophrenia have the same anatomical change in the brain. Is this variability a fixed feature of schizophrenia or does it become more pronounced at later stages? Is this variability explained by a putative ‘spreading pattern’ of gray matter deficits originating in one part of the brain and diffusing elsewhere? Findings In 1,792 individuals with schizophrenia, neuroanatomical variability is not a fixed feature; it is more pronounced at the illness onset but less prominent in later stages. The neuroanatomical variability is associated with various molecular and neurobiological processes implicated in the neurodevelopmental etiology of schizophrenia. Differences in the site of ‘origin’ of gray matter deficits in each individual with schizophrenia explains most of the observed variability. Meaning Our work finds support for a space-time interaction along a shared pathophysiological continuum (network-based trans-neuronal diffusion), as a possible explanatory model for inter-subject variability. These findings contribute to the understanding that inter-individual variability in schizophrenia may arise from a common cohesive process that varies in its state (across time) and space (across brain regions). This also raises the question of what dynamic processes contribute to the reducing heterogeneity over time in schizophrenia. Answering this question will be a key test to the neurobiological validity of the concept of schizophrenia.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2024
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