Revealing multiple biological subtypes of schizophrenia through a data-driven approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The brain imaging subtypes of schizophrenia have been widely investigated using data-driven approaches. However, the heterogeneity of SZ in multiple biological data is largely unknown. METHODS: A data-driven model was used to classify brain imaging, gut microbiota, and brain-gut fusion data obtained through a dot product fusion method, identifying significant subtypes and calculating their correlations with clinical symptoms and cognitive performance. RESULTS: These subtypes remain relatively independent and demonstrate typical features and biomarkers, which are significantly associated with clinical symptoms and cognitive performance. Two brain subtypes with opposite structural and functional changes are identified: (1) a structural variant-dominant brain subtype with negative symptoms and cognitive deficits and (2) a functional alteration-dominant brain subtype with positive symptoms. The three gut subtypes include the following: (1) Collinsella-dominant; (2) Prevotella-dominant with positive symptoms; and (3) Streptococcus-dominant. Two brain-gut subtypes show different abnormalities in brain‒genus linkages: (1) strong connectivity of "brain function in the temporal and parietal lobes-Prevotella" with reduced attention scores and (2) strong connectivity of "brain structure and function in the frontal and parietal lobes-multiple genera" with positive symptoms. Notably, brain subtypes and brain-gut subtypes are most relevant to clinical symptoms, whereas gut subtypes reveal more cognitive biomarkers. CONCLUSION: These findings show the potential to identify multiple biological subtypes with distinct biomarkers, thereby suggesting the possibility of personalized and precise treatment for SZ patients.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».