Hippocampal Volume Reductions in Key Regions and Their Role in Disease Progression in Adolescents at High Risk for Bipolar Disorder: Findings From the <scp>sBEAD</scp> Cohort
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Hippocampal subfield pathology is established in bipolar disorder (BD); yet no studies have investigated these alterations in adolescents at clinical high risk for BD (MDD‐Sub), which is a critical gap given adolescence as a neurodevelopmental window for early intervention. Methods We analyzed baseline 3D T1‐weighted MRI data from 72 adolescents at Clinical High Risk for BD “MDD‐Sub”MDD‐Sub vs. MDD‐nSub, 74 pure adolescents with MDD (MDD‐nSub), and 72 healthy adolescents (HC) aged 12–18 years in the sBEAD cohort. Hippocampal subfields were segmented using FreeSurfer 7.3.1. All patients were followed up for at least 12 months to ensure that no participants progressed to schizophrenia or developed new manic symptoms in the MDD‐nSub group. Results MDD‐Sub exhibited significant volume reductions in the left cornu ammonis (CA)1, CA3, CA4, molecular layer (ML) and dentate gyrus (DG) even after controlling for medication effects (d Hc Vs. Mdd‐sub = 0.70–0.78; d MDD‐Sub vs. MDD‐nSub = 0.50–0.61). Strikingly, illness duration > 1 year predicted volumetric increases in bilateral CA1/ML/DG and left CA3/CA4 ( R 2 = 0.13–0.21, p < 0.05), replicated in medication‐naïve MDD‐Sub ( n = 32). MDD‐nSub showed no subfield differences versus HC and MDD‐Sub. Conclusions This first hippocampal subfield study in BD high‐risk adolescents suggests that prodromal‐specific left CA1, CA3, CA4, ML, and DG atrophy may help differentiate BD risk from unipolar depression, while nonlinear volumetric trajectories, characterized by early reductions followed by compensatory increases with prolonged illness duration, provide new perspectives on classical neurodegeneration paradigms. These findings provide initial biological support for stage‐specific interventions, enhancing neuroplasticity pre‐conversion versus neuroprotection post‐conversion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».