Disentangling the anatomical, functional and clinical heterogeneity of major depression, using machine learning methods

使用机器学习方法解开重度抑郁症的解剖学、功能和临床异质性

基本信息

  • 批准号:
    10714834
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 77.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-01 至 2027-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Abstract Neuropsychiatric disorders are characterized by distinct as well as shared clinical features that present in heterogeneous symptom profiles. Delineating the neurobiological etiology of clinical symptoms has been a key overarching aim of over 20 years of neuropsychiatric research. From the earliest studies, neuroimaging research has identified abnormalities in regional brain structure and function. However, we know that there is significant heterogeneity in brain structure and function in neuropsychiatric disorders. Imaging analytic and machine learning methods developed by our group provide the analytic approaches needed to quantify heterogeneity in neuropsychiatric disorders. Herein we leverage these methods, along with a broad international collaboration which provides a unique resource of large highly phenotyped datasets, in order to quantify heterogeneity in major depressive disorder (MDD). In the proposed project, we focus on neuroanatomy and neurofunctional connectivity in MDD. We aim to identify imaging signatures and subtypes in MDD by applying state-of-the-art harmonization, pattern analysis and machine learning methods to structural and resting state functional MRI. The analytic methods allow us to quantify the neuroanatomical and neurofunctional connectivity patterns that comprise MDD to provide powerful predictive markers at the individual level. Our goal is to arrive at a new neuroanatomical-neurofunctional (NA-NF) dimensional coordinate system in MDD (MDD COORDINATES), whereby each dimension reflects a different pattern of brain alterations, hence capturing the underlying NA-NF heterogeneity in quantifiable, replicable, and neurobiologically-based metrics. We will leverage data from our pooled cohorts consists of 4,973 adults with first episode and recurrent MDD, in a current depressive episode, that is not treatment resistant, all medication-free, and respective healthy controls. Assembling these large and powerful datasets will allow us to test our first hypothesis, namely that neuroanatomical and neurofunctional phenotypes will display high heterogeneity, which will allow us to define NA-NF dimensions of pathology. We then test the second hypothesis, namely that this heterogeneity will relate to disease-related phenotypes in MDD and different patterns of clinical outcome. Our specific aims will 1) refine and apply advanced harmonization methods in order to constructively pool and integrate this unique resource; 2) dissect the heterogeneity of the neuroanatomy and function in MDD, thereby deriving a neuroimaging- based coordinate system; 3) relate these imaging dimensions with clinical phenotypic measures, including response to treatment.
摘要 神经精神障碍的特征在于存在于神经系统中的不同以及共有的临床特征。 不同的症状特征描述临床症状的神经生物学病因已经 这是20多年来神经精神病学研究的主要目标。从最早的研究来看, 神经影像学研究已经确定了局部脑结构和功能的异常。但我们 知道在神经精神疾病的大脑结构和功能中存在显著的异质性。 本课题组开发的图像分析和机器学习方法提供了分析方法 需要量化神经精神疾病的异质性。在这里,我们利用这些方法,沿着 与广泛的国际合作,提供了一个独特的资源,大的高度表型 数据集,以量化重性抑郁症(MDD)的异质性。在拟议的项目中, 我们专注于MDD的神经解剖学和神经功能连接。我们的目标是识别成像特征 通过应用最先进的协调、模式分析和机器学习, 结构和静息态功能磁共振成像方法。分析方法使我们能够量化 神经解剖学和神经功能连接模式,包括MDD,以提供强大的 个体水平的预测标志物。我们的目标是达到一个新的神经解剖-神经功能 MDD中的(NA-NF)维坐标系(MDD坐标),其中每个维度反映 不同的脑改变模式,因此捕获了可量化的潜在NA-NF异质性, 可复制的,基于神经生物学的指标。我们将利用来自汇总队列的数据,包括 4,973例首次发作和复发MDD的成人,在当前抑郁发作中,未接受治疗 耐药、无药物和各自的健康对照。将这些巨大而强大的 数据集将使我们能够测试我们的第一个假设,即神经解剖学和神经功能学 表型将显示高度异质性,这将允许我们定义病理学的NA-NF维度。 然后,我们检验第二个假设,即这种异质性将与疾病相关的 MDD的表型和不同的临床结果模式。我们的具体目标将1)完善和应用 先进的协调方法,以便建设性地汇集和整合这一独特的资源; 2) 剖析MDD中神经解剖和功能的异质性,从而得出神经影像学- 基于坐标系; 3)将这些成像维度与临床表型测量相关联,包括 对治疗反应。

项目成果

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  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 77.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
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