Reduced intrinsic neural timescales and their relationship to global network connectivity in depression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Major Depressive Disorder (MDD) is characterized by widespread alterations in brain network organization, but the relationship between temporal dynamics and network connectivity remains poorly understood. We investigated how intrinsic neural timescales (INT), measured through the autocorrelation window (ACW), relate to functional connectivity (FC) in MDD during a disorder-specific task paradigm. METHODS: 21 MDD patients, 19 schizophrenia patients (clinical comparison), and 21 healthy controls underwent fMRI scanning during a self-evaluation task. We analyzed temporal dynamics using ACW and examined FC using Network-Based Statistics. The relationship between ACW and FC was assessed using Bayesian modeling. RESULTS: MDD patients showed significantly reduced ACW compared to controls, with the strongest reductions in Control (β = -0.264), Default Mode (β = -0.203), and Somatomotor (β = -0.177) networks. Network-Based Statistics revealed increased FC in MDD (243 unique connections) particularly within Default and Control networks. MDD patients exhibited a disorder-specific inverse relationship between ACW and FC (β = -0.119) that was absent in controls and contrasted with the positive relationship observed in schizophrenia patients (β = 0.189). DISCUSSION: Our findings reveal that MDD involves both temporal dysregulation (shortened neural timescales) and spatial disruption (increased connectivity), with a specific alteration in how these properties are coupled. This suggests that MDD might be understood as involving disrupted integration of temporal and spatial brain dynamics, offering novel perspectives for biomarker development and therapeutic interventions targeting temporal processing abnormalities.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».