绘制精神病谱图 - 从多尺度功能网络连接中成像神经子类型

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.
• 计算神经科学是一种神经科学.

背景情况:

• 目前的精神病诊断系统缺乏生物特异性.
• 识别同质子组对于理解精神病异质性至关重要.

研究的目的:

• 使用静止状态fMRI识别精神病成像神经子类型 (PINs).
• 描述这些亚型的独特的神经生物学,认知和临床特征.
• 评估已识别的神经子类型的构造有效性和家族聚合.

主要方法:

• 利用了来自2103名参与者的静止状态fMRI数据 (精神病,亲属,对照).
• 计算对象特定的多尺度功能网络连接 (msFNC).
• 衍生出一个低维的神经生物学子空间 (隐性网络连接 - - LNC) 并应用无监督学习来识别PIN.

主要成果:

• 在所有DSM诊断中确定了三个不同的PIN (PIN-1,PIN-2,PIN-3),具有独特的连接模式和认知/临床配置文件.
• PIN-1显示出最多的认知障碍,具有特定的低连接性/高连接性模式.
• PIN-2在认知上得到了最好的保存,具有明显的低连接性.
• PIN-3表现出中间认知功能与混合的连接模式.
• 亲属与他们受影响的家庭成员的PIN对齐程度明显高于基于DSM的分类,支持生物有效性.

结论:

• 认知表现和大脑连接模式可靠地定义了精神病的不同神经生物学亚型.
• 这些成像衍生的神经子类型表明家族聚合,表明遗传或生物基础.
• 与传统的诊断类别相比,PIN提供了一种更有生物学依据的方法来理解精神病谱.