利用静止的分布式大脑信号来预测青少年内化症状:从ABCD研究队列中得出多神经风险评分

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 发展心理学 发展心理学
• 精神病学是一个精神病学.

背景情况:

• 心理病理的内化,包括抑郁和焦虑,在青春期显著增加.
• 在这个关键的发育时期,这些疾病的特定神经支尚未得到充分理解.

研究的目的:

• 确定与青少年内化症状相关的神经表型.
• 使用大脑连接数据开发和验证一种用于内化症状的预测模型.

主要方法:

• 利用了来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究的休息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据.
• 计算了两年内累积的内化症状得分.
• 开发了一个基于发现数据集中的大脑行为关联的多神经风险评分 (PNRS),并验证了其预测能力.

主要成果:

• 在独立验证数据集中,PNRS解释了内部化症状得分10.73%的差异.
• 最受影响的大脑网络包括默认模式,背部注意力和脊柱-双肩网络.
• 在代测试后,这些发现具有统计学意义 (p < 1 × 10−6).

结论:

• 青少年内化症状的神经表型的特点是分布式功能连接.
• PNRS提供了一种新且有效的方法来量化大脑连接和行为症状之间的关系.