BMIgap:一种新的工具来量化当前和未来体重的跨诊断大脑特征

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 精神病学是一个精神病学.
• 代谢健康 代谢健康

背景情况:

• 过度死亡率和恶化的精神疾病轨迹与体重增加有关.
• 了解体重增加的神经生物学基础对于干预至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证一种来自大脑的身体质量指数 (BMI) 预测器.
• 在健康个体和患者群体中调查BMIgap (预测减去测量BMI):精神分裂症 (SCZ),临床精神病高风险 (CHR) 和最近出现的抑郁症 (ROD).
• 探索BMIgap对未来体重增加及其与疾病特征的关联的预测价值.

主要方法:

• 支持向量机器和全大脑素智能灰质体积被用来创建一个BMI预测器.
• 对健康对照组和患者组计算了BMIgap.
• 分析了BMI和SCZ之间的大脑水平重叠.
• 纵向随访 (1年和2年) 通过BMIgap.gap评估体重增加预测.

主要成果:

• 在SCZ (BMIgap = 1.05kg/m2),CHR (BMIgap = 0.51 kg/m2) 和ROD (BMIgap = -0.82 kg/m2) 中显示出不同的BMIgap值.
• BMI和SCZ之间共享的神经生物学模式与疾病持续时间,发病和住院频率相关.
• 更高的BMI差距预测了未来的体重增加,特别是在年轻的ROD个体和2年的随访中.

结论:

• BMIgap 是一种潜在的来自大脑的生物标志物,用于分层重量增加风险的个体.
• 这一措施可以促进个性化干预,以改善精神病患者群体的代谢风险管理.