Regional, functional and transcriptomic decoding of multidimensional brain structure alterations in obsessive-compulsive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Studies of brain morphology in mental illness often focus on a few neuroimaging phenotypes. Here we present a comprehensive morphological characterization in obsessive-compulsive disorder (OCD) in a large sample (2255 OCD, 2264 controls) using nine cortical and four subcortical phenotypes, including several not previously examined in OCD, among them a subcortical structural similarity network phenotype developed here. Spatially distinct regional alterations emerged across structural phenotypes: cortical curvature alterations in default mode and frontoparietal networks, increased structural similarity network node degree in sensorimotor regions, widespread volume reductions associated with medication use, and localized subcortical shape alterations. In brain-behavior predictive models, curvature phenotypes showed the strongest associations with clinical features. Cortical alterations, especially in structural similarity networks, were associated with specific gene expression patterns, implicating dysregulation of excitatory neurons. RNA-sequencing data from tissue collected during functional neurosurgery revealed that genes downregulated in the dorsolateral prefrontal cortex in OCD contributed to the gene expression patterns linked to cortical alterations. Previously reported differentially expressed genes from postmortem brain studies of OCD also contributed. These findings support the importance of a comprehensive approach to characterizing brain morphology and suggest that cortical curvature and structural similarity alterations reflect key pathophysiological processes in OCD.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».