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La integración de características funcionales multinivel revela patrones neuronales anormales durante el procesamiento emocional audiovisual en la depresión

  • Autor/autores: Rong Li , Jiale Yang , Liyuan Li...(et.al)



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Artículo | Fecha de publicación: 11/08/2022
Artículo revisado por nuestra redacción

La desregulación de las emociones es una de las características centrales del trastorno depresivo mayor (TDM). Sin embargo, la mayoría de los estudios sobre la depresión se han centrado en el procesamiento unimodal de las emociones, mientras que la percepción emocional en la vida diaria depende en gran medida de las entradas sensoriales multimodales. Aquí...

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La desregulación de las emociones es una de las características centrales del trastorno depresivo mayor (TDM). Sin embargo, la mayoría de los estudios sobre la depresión se han centrado en el procesamiento unimodal de las emociones, mientras que la percepción emocional en la vida diaria depende en gran medida de las entradas sensoriales multimodales.


Aquí, propusimos un marco discriminativo multinivel novedoso para identificar los patrones neuronales alterados en el procesamiento de la emoción audiovisual en MDD.


Setenta y cuatro participantes se sometieron a una tarea emocional audiovisual de exploración por resonancia magnética funcional. Se extrajeron tres niveles de características funcionales de todo el cerebro para cada sujeto, incluida la activación evocada por la tarea, la conectividad modulada por la tarea, la activación combinada y la conectividad.


Se crearon modelos de predicción y clasificación de máquinas de vectores de apoyo para identificar el TDM a partir de los controles y evaluar la relevancia clínica. Revelamos que las redes neuronales complejas, incluida la red de regulación de las emociones (áreas prefrontales y regiones límbico-subcorticales) y la red de integración multisensorial (corteza temporal lateral y áreas motoras) tenían el poder discriminativo.


Además, al integrar información completa de procesos locales e interactivos, los modelos multinivel podrían conducir a un aumento sustancial en la precisión de la clasificación y la predicción de la gravedad de la depresión.


Juntos, destacamos la alta capacidad de representación de los algoritmos de aprendizaje automático para caracterizar las complejas anomalías de la red asociadas con la regulación emocional y la integración multisensorial en el TDM.


Estos hallazgos proporcionan evidencia novedosa de los mecanismos neuronales que subyacen a la desregulación emocional multimodal de la depresión.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://academic. oup. com/



 

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