大脑功能连接预测儿童和青少年时期的抑郁和焦虑:基于连接组的预测建模方法

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:

• 确定青少年抑郁和焦虑的基于大脑的风险因素对于有效的预防和治疗至关重要.
• 休息状态功能连接 (FC) 为预测未来心理健康结果提供了一个潜在的生物标志物.

研究的目的:

• 确定使用基线FC的基于连接组的预测建模 (CPM) 是否可以预测儿童和青少年未来的抑郁和焦虑严重程度.
• 通过使用独立数据集,评估从童年到青春期的CPM模型的通用性.

主要方法:

• 利用两个纵向数据集:青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究和波士顿青少年抑郁和焦虑神经成像 (BANDA) 研究.
• 应用CPM与内部和外部验证,以预测1年后的随访症状严重程度,基于整个大脑的基线FC.
• 包括临床和人口统计学变量,并在预测模型中对头部运动进行了校正.

主要成果:

• 基线FC预测了ABCD (p=0.040) 和BANDA (p=0.007) 队列中的1年随访症状严重程度.
• 在两个数据集中,FC 超出了基线临床和人口因素的预测准确度.
• 预测性"症状网络"涉及体力运动,注意力和皮质下区域,显示异构的FC模式.

结论:

• 功能性连接性显示出早期识别青少年内化症状的潜力.
• 从童年数据中获得的CPM模型可以概括到预测青少年症状严重程度.
• 由于效果大小小和异质性,临床应用仍然存在挑战,突出了对个性化方法的需求.