Reliable Multimodal Brain Signatures Predict Mental Health Outcomes in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interindividual brain differences likely precede the emergence of mood and anxiety disorders; however, the specific brain alterations remain unclear. While many studies focus on a single imaging modality in isolation, recent advances in multimodal image analysis allow for a more comprehensive understanding of the complex neurobiology that underlies mental health. METHODS: In a large population-based cohort of children from the ABCD (Adolescent Brain Cognitive Development) Study (N > 10,000), we applied data-driven linked independent component analysis to identify linked variations in cortical structure and white matter microstructure that together predict longitudinal behavioral and mental health symptoms. Brain differences were examined in a subsample of twins depending on the presence of at-risk behaviors. RESULTS: Two multimodal brain signatures at ages 9 to 10 years predicted longitudinal mental health symptoms from 9 to 12 years, with small effect sizes. Cortical variations in association, limbic, and default mode regions linked with peripheral white matter microstructure together predicted higher depression and anxiety symptoms across 2 independent split-halves. The brain signature differed between depression and anxiety symptom trajectories and related to emotion regulation network functional connectivity. Linked variations of subcortical structures and projection tract microstructure variably predicted behavioral inhibition, sensation seeking, and psychosis symptom severity over time in male participants. These brain patterns were significantly different between pairs of twins discordant for self-injurious behavior. CONCLUSIONS: Our results demonstrate reliable, multimodal brain patterns in childhood, before mood and anxiety disorders tend to emerge, that lay the foundation for long-term mental health outcomes and offer targets for early identification of children at risk.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».