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研究人员发现,连接扫描可以作为青少年大脑的“蓝图”

本站发布时间:2023-11-20 11:47:05

以乔治亚州为中心的欧洲图像与数据科学(TReND)翻译研究中心的研究人员已经确定了一种重要的新方法,可以准确识别脑脊髓炎中可能的生物标志物,从而可靠地预测认知发展和精神问题

发表在NatureMentalHealth上的一项新研究代表了首次对跨网络的功能网络连接(FNC)进行大规模分析,并确定了与不同健康测量范围的关联研究人员认为,关于早期认知和精神行为的研究可能是利用这些受试者内部的变量作为有用的生物标志物来进行的

研究人员研究了从9到11的9000多个主题

神经科学家、著名大学教授和佐治亚州TReNDSCenter的创始人Vince Calhoun与研究团队合作开展了这项研究他说,研究表明,独立于大脑的生长和发育,获得了具有高相似性交叉扫描的稳定的FNC,并且可以为识别警报组中的单个儿童提供安全的方法

该研究的资深作者Calhoun说:“这项研究很有希望利用先进的机器学习来识别降雨模式,这将有助于早期儿童的认知或心理问题风险最大。”

研究人员表示,功能磁共振成像(fMRI)得出的大脑功能连接通常被用作成年人的潜在蓝图但FNC的受试者变化可能具有生物学意义,尤其是在松弛期,这是大脑发生显著变化的时候

主要研究者ZeningFusi的研究表明,功能连接可变可以预测儿童行为的变化,包括认知、心理健康和睡眠状况

“大多数核磁共振成像研究的回顾都认为,静息状态功能的连通性可以为个体提供危险,而连通性的可变性是由一种或其他混杂影响造成的,”傅说“然而,我们发现,个体FNCa交叉扫描的变化是可观察的,并且是儿童不同行为表型的基础上的传统心理学和生理学信息。多变量方法有助于捕捉NCC稳定性和儿童行为之间的许多更大影响。”

研究结果可以预测出意外的发生率和条件或结果的数量,包括认知表现和精神问题研究人员还能够预测睡眠状况,并根据FNC的稳定性进行筛查此外,他们能够确定大脑行为与父母精神病理学、产前暴露于海洛因和其他药物的相关性

进一步解释了他们如何能够预测结果,在大多数情况下,根据扫描时间预测儿童的结果

“当前工作中的FNC稳定性定义为扫描(测量)之间的连接状态功能的变化或变化,”Fusaid“也就是说,如果受试者已经通过核磁共振成像的测试状态进行了多次采集,那么每个核磁共振成像中的功能相关性评估应该是不同的,即使是同一受试者的年龄。这种差异的保守性不是微不足道的,而是生物意义上的。FNC变异性较大(可比性较小)的受试者可能倾向于认知能力较差,心理健康问题较多。”

在发表在《生物精神病学》杂志上的第二项研究中,WeizhengYan在ReNDSC中心进行的研究发现,功能性的网络连接在任何时候都能稳定地进行经济配置,可能会与评估心理风险有关Yan与ReNDSC中心合作,目前正与国家卫生研究所合作

根据这项研究,研究人员开发了一种基于模糊神经网络的宽风险评分(BRS),该评分对比了个体模糊神经网络对精神疾病的相对抵抗力,而不是健康对照

研究发现,在8000多名未受感染的青少年中,BRS是一种稳定的、可重复的NCC模式,风险从低到高BRSco还可以从健康对照中识别出早期精神病患者,并预测精神病核心

为了生成群体水平的混乱和健康对照参考,研究人员使用了一个包含5000多名被诊断为精神分裂症、自闭症、重度抑郁和双极性疾病的人的脑成像等,以及相应的健康对照

研究结果表明,BRS可以作为一种基于图像的工具,用于评估随时间推移的心理脆弱性,并且不受个人影响,还可以作为潜在的生物标记,促进设备筛选和监测干预

Boths的研究发现了一种被称为青少年大脑认知发展(ABCD)研究的多种模式这些数据等包含了对心理健康、认知和其他健康相关因素的广泛测量,这些因素被发现有助于深入研究青少年行为和大脑功能之间的联系

欧洲图像与数据科学中心(TReNDS)的翻译研究机构是美国乔治亚州立大学、乔治亚理工学院和埃默里大学的合作机构它专注于开发、应用和提供先进的分析方法和欧洲信息工具,这些工具利用尖端的大脑成像和大规模数据分析,目的是将这些方法转化为有助于解决相关脑健康和疾病的生物标志物


来源:

Materials provided by
Georgia State University.
注明: Content may be edited for style and length.


参考s:

  1. Zening Fu, Jingyu Liu, Mustafa S. Salman, Jing Sui, Vince D. Calhoun.
    Functional connectivity uniqueness and variability? Linkages with cognitive and psychiatric problems in children. Nature Mental Health, 2023; DOI: 10.1038/s44220-023-00151-8
  2. Weizheng Yan, Godfrey D. Pearlson, Zening Fu, Xinhui Li, Armin Iraji, Jiayu Chen, Jing Sui, Nora D. Volkow, Vince D. Calhoun.
    A brain-wide risk score for psychiatric disorder evaluated in a large adolescent population reveals increased divergence among higher-risk groups relative to controls. Biological Psychiatry, 2023; DOI: 10.1016/j.biopsych.2023.09.017

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