Differences in network properties of the structural connectome in bipolar and unipolar depression.
Differences in network properties of the structural connectome in bipolar and unipolar depression.
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DOI：
10.1016/j.pscychresns.2022.111442
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发表时间：
2022-04
影响因子：
2.3
通讯作者：
Anand, Amit
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cha, Jungwon;Spielberg, Jeffrey M.;Hu, Bo;Altinay, Murat;Anand, Amit
关键词：
双相情感障碍抑郁症 (BDD) 和单相重度抑郁症 (MDD) 的区分对于临床实践至关重要。本研究使用基于扩散加权成像 (DWI) 的结构连接组的图形特性，研究了 BDD 和 MDD 的机器学习分类。这项研究包括大量未接受药物治疗的受试者 (N = 229)：60 名 BDD、95 名 MDD 和 74 名健康对照 (HC) 受试者。进行 DWI 概率纤维束成像来创建基于分数各向异性 (FA) 和总流线 (TS) 的结构连接矩阵。根据这些矩阵计算全局和节点图属性并测试组差异。接下来，使用识别的图属性，对 BDD、MDD、具有发展 BD 的风险因素的 MDD（MDD+）和没有发展 BD 的风险因素的 MDD（MDD-）进行机器学习分类（MLC）。 BDD 中左额上回 (SFG) 的沟通效率明显高于 MDD。特别是，与 MDD 组相比，BDD 组在左侧 SFG 中使用基于 TS 的连接以及在右中前扣带区使用基于 FA 的连接的沟通效率更高。 BDD 和 MDD+ 之间的图属性没有显着差异。 MDD+ 和 MDD− 之间的直接比较显示了左中额沟的特征向量中心性（基于 TS 的连接）的差异。使用不同的图形属性，在 BDD 和 MDD− 组之间以及 MDD+ 和 MDD− 组之间观察到用于分类的可接受的曲线下面积 (AUC)。基于 DWI 的连通性的图形属性可以区分 BDD 和 MDD 受试者，而无需 BD 的危险因素。
Differentiation between Bipolar Disorder Depression (BDD) and Unipolar Major Depressive Disorder (MDD) is critical to clinical practice. This study investigated machine learning classification of BDD and MDD using graph properties of Diffusion-weighted Imaging (DWI)-based structural connectome. This study included a large number of medication-free (N =229) subjects: 60 BDD, 95 MDD, and 74 Healthy Control (HC) subjects. DWI probabilistic tractography was performed to create Fractional Anisotropy (FA) and Total Streamline (TS)-based structural connectivity matrices. Global and nodal graph properties were computed from these matrices and tested for group differences. Next, using identified graph properties, machine learning classification (MLC) between BDD, MDD, MDD with risk factors for developing BD (MDD+), and MDD without risk factors for developing BD (MDD−) was conducted. Communicability Efficiency of the left superior frontal gyrus (SFG) was significantly higher in BDD vs. MDD. In particular, Communicability Efficiency using TS-based connectivity in the left SFG as well as FA-based connectivity in the right middle anterior cingulate area was higher in the BDD vs. MDD- group. There were no significant differences in graph properties between BDD and MDD+. Direct comparison between MDD+ and MDD− showed differences in Eigenvector Centrality (TS-based connectivity) of the left middle frontal sulcus. Acceptable Area Under Curve (AUC) for classification were seen between the BDD and MDD− groups, and between the MDD+ and MDD− groups, using the differing graph properties. Graph properties of DWI-based connectivity can discriminate between BDD and MDD subjects without risk factors for BD.
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