Neurological Correlates of Treatment-Resistant Schizophrenia and Machine Learning Applications: A Structural Approach to Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Treatment-resistant schizophrenia (TRS) is a severe and chronic subtype of schizophreniacharacterized by persistent positive symptoms such as hallucinations and delusions, despite adequate antipsychotic treatment. Although clinically significant, the heterogeneity in schizophrenia’s pathophysiology has hindered the discovery of reliable diagnostic biomarkers for TRS, leaving trial-and-error pharmacotherapy as the primary method of differentiation. This thesis investigates the magnetic resonance imaging (MRI) correlates of TRS and their potential for advancing classification through machine learning algorithms. First, we examined intrinsic cortical curvature (ICC) as a novel measure of gyrification to assess structural differences in TRS. We found ICC to be particularly sensitive in detecting TRS-related abnormalities compared to treatment-responsive (TxR) patients and healthy controls, and more robust than traditional structural metrics. These results were further supported by a multi-site study of local gyrification index (LGI) and surface area, reinforcing the value of gyrification measures for distinguishing TRS. We then explored disease progression using the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) model, which identified distinct structural trajectories and stages of illness that correspond with treatment profiles. These morphological findings aligned with our study of neurometabolite differences using proton magnetic resonance spectroscopy (¹H-MRS), which revealed correlations between elevated glutamate levels and cortical thinning, suggesting a possible excitotoxic process underlying TRS-related structural changes. Based on this, we propose a mechanistic model for clozapine efficacy in TRS, involving glutamatergic and astrocytic modulation. Together, these studies offer converging evidence for structural and neurochemical alterations specific to TRS, contributing to the growing body of research supporting biologically informed diagnostic tools in psychiatry. Finally, we leverage these insights to develop a machine learning model for TRS detection and lay the groundwork for the brain imaging automatic classification (BRAINIAC) project, a deep learning architecture designed for automated classification of brain scans.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».