Orbitofrontal thickness and network associations as transdiagnostic signature of negative symptoms along the bipolar-schizophrenia spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Negative symptoms are core features of schizophrenia (SCZ) and also prevalent in bipolar disorder (BD). While orbitofrontal cortex (OFC) alterations have been implicated in the development of negative symptoms, their contributions across disorders remain to be established. Here, we tested how OFC thickness and related network associations relate to severity of negative symptom dimensions across the BD-SCZ spectrum. We included 50 individuals with SCZ, 49 with BD, alongside 122 controls. We assessed amotivation and diminished expression and estimated thickness in the medial and lateral OFC as regions-of-interest as well as 64 other cortical regions. Across BD and SCZ, reduced right lateral and bilateral medial OFC thickness were specifically associated with amotivation, but not diminished expression or other clinical factors. We then generated OFC structural co-variation networks to evaluate how the system-level embedding of the OFC would link to brain-wide cortical maps of negative symptoms. We found that medial OFC co-variation networks spatially correlated with the cortical maps of both negative symptom dimensions. Confirmatory analyses in independent SCZ data from the ENIGMA consortium (n=4,474) revealed similar associations with lateral OFC co-variation networks. Finally, the brain-wide cortical alteration pattern of amotivation was significantly correlated with normative functional and structural white-matter connectivity profiles of the right medial and left lateral OFC as well as adjacent prefrontal and limbic regions. Our work identifies OFC alterations as a possible transdiagnostic signature of amotivation and provide insights into network associations underlying the system-wide cortical alterations of negative symptoms across SCZ and BD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».