Autor/autores:
Logan Grosenick, Tracey C. Shi , Faith M. Gunning...(et.al)
Anteriormente, identificamos cuatro subtipos de depresión definidos por distintas alteraciones de la conectividad funcional en las redes cerebrales relacionadas con la depresión, que a su vez predecían los síntomas clínicos y la respuesta al tratamiento. La IRMp optogenética ofrece un enfoque prometedor para probar cómo la disfunción en cir...
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Anteriormente, identificamos cuatro subtipos de depresión definidos por distintas alteraciones de la conectividad funcional en las redes cerebrales relacionadas con la depresión, que a su vez predecían los síntomas clínicos y la respuesta al tratamiento.
La IRMp optogenética ofrece un enfoque prometedor para probar cómo la disfunción en circuitos específicos da lugar a comportamientos relacionados con la depresión específicos de subtipos.
Sin embargo, este enfoque supone que existen correlaciones sólidas y reproducibles entre la conectividad funcional y los síntomas depresivos, una suposición que no se probó ampliamente en trabajos anteriores.
Primero, reevaluamos exhaustivamente la estabilidad de las correlaciones canónicas entre la conectividad funcional y los síntomas (N = 220 sujetos), utilizando enfoques optimizados para la prueba de hipótesis estadística a gran escala, y validamos métodos para mejorar la estimación de las variables latentes que impulsan las correlaciones del comportamiento del cerebro.
Una vez confirmada esta condición necesaria, revisamos los avances recientes en la resonancia magnética funcional (IRMF) optogenética e ilustramos un enfoque para formular hipótesis con respecto a los mecanismos de circuitos de subtipos específicos latentes y probarlos en modelos animales.
Las correlaciones entre las características de conectividad y los síntomas clínicos son sólidamente significativas, y las soluciones de CCA probadas repetidamente en datos retenidos se generalizan.
Sin embargo, son sensibles a la calidad de los datos, el preprocesamiento y la heterogeneidad clínica, lo que puede reducir el tamaño del efecto. La generalización se puede mejorar notablemente agregando la regularización de L2, lo que disminuye la varianza del estimador, aumenta las correlaciones canónicas en los datos que no existen y estabiliza la selección de características. Estas mejoras son útiles para identificar circuitos candidatos para la interrogación optogenética en modelos animales.
La resonancia magnética funcional (IRMf) optómetica es prometedora para probar hipótesis con respecto a mecanismos latentes específicos de subtipo que conducen a los síntomas y comportamientos depresivos.
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