Subgenual anterior cingulate cortex functional connectivity abnormalities in depression: insights from brain imaging big data and precision-guided personalized intervention via transcranial magnetic stimulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The subgenual anterior cingulate cortex (sgACC) plays a central role in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD). Its functional interactive profile with the left dorsal lateral prefrontal cortex (DLPFC) is associated with transcranial magnetic stimulation (TMS) treatment outcomes. Previous research on sgACC functional connectivity (FC) in MDD has yielded inconsistent results, partly due to small sample sizes and limited statistical power. Furthermore, calculating sgACC-FC to target TMS individually is challenging. We used a large multi-site cross-sectional sample (1660 patients with MDD vs. 1341 healthy controls) from Phase II of the Depression Imaging REsearch ConsorTium (DIRECT) to systematically delineate case-control difference maps of sgACC-FC. We explored the potential impact of group-level abnormality profiles on TMS target localization and clinical efficacy. Next, we developed an MDD big data-guided, individualized TMS targeting algorithm to integrate group-level statistical maps with individual-level brain activity to individually localize TMS targets. We found enhanced sgACC-DLPFC FC in patients with MDD compared with healthy controls (HC). These group differences altered the position of the sgACC anti-correlation peak in the left DLPFC. We showed that the magnitude of case-control differences in the sgACC-FC was related to clinical improvement in two independent clinical samples. This targeting algorithm may generate targets demonstrating stronger associations with clinical efficiency than group-level targets. We reliably delineated MDD-related abnormalities of sgACC-FC profiles in a large, independently ascertained sample and demonstrated the potential impact of such case-control differences on FC-guided localization of TMS targets.
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.
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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle