Predicción transdiagnóstica basada en conectomas de construcciones de memoria en trastornos psiquiátricos

RESUMEN

Los déficits de memoria se observan en una variedad de trastornos psiquiátricos, pero no está claro si los déficits de memoria surgen de una correlación cerebral compartida entre los trastornos o de varias disfunciones exclusivas de cada trastorno.

El modelado predictivo basado en conectomas es un método computacional que captura las diferencias individuales en conectomas funcionales asociados con fenotipos de comportamiento como la memoria.

Hemos utilizado los datos de resonancia magnética funcionales basados en tareas disponibles públicamente a partir de pacientes con esquizofrenia ( n = 33), el trastorno bipolar ( n = 34), trastorno por déficit de hiper-actividad de atención ( n = 32) y controles sanos ( n = 73) para modelar las redes cerebrales a macroescala asociadas con la memoria de trabajo, a corto y largo plazo. Primero, utilizamos análisis de 10 veces y excluir grupos para demostrar que las mismas redes cerebrales a macroescala sirven a la memoria en todos los grupos de diagnóstico y que las diferencias individuales en el rendimiento de la memoria están relacionadas con las diferencias individuales dentro de las redes distribuidas por todo el cerebro, incluida la subcorteza, red de modo predeterminado, red límbica y cerebelo. A continuación, mostramos que los grupos de diagnóstico están asociados con diferencias significativas en la conectividad funcional de todo el cerebro que son distintas de los modelos predictivos de memoria. Finalmente, mostramos que los modelos entrenados en la muestra transdiagnóstica se generalizan a participantes novedosos y sanos ( n = 515) del Proyecto Human Connectome.

Estos resultados sugieren que a pesar de las diferencias significativas en los patrones de conectividad funcional de todo el cerebro entre los grupos de diagnóstico, las redes cerebrales centrales a macroescala que sirven a la memoria son compartidas.

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Daniel S Barron, Siyuan Gao , Javid Dadashkarimi …(et.al)

Cerebral Cortex VOL 31- Num 5- Pags. 2523–2533

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