Objetivo
El trastorno depresivo mayor (MDD, por sus siglas en inglés) es un trastorno del estado de ánimo común. Sin embargo, todavía sigue siendo un desafío seleccionar biomarcadores sensibles y establecer métodos de diagnóstico confiables en la actualidad.
Este estudio tuvo como objetivo investigar las anomalías de la actividad cerebral e...
Objetivo
El trastorno depresivo mayor (MDD, por sus siglas en inglés) es un trastorno del estado de ánimo común. Sin embargo, todavía sigue siendo un desafío seleccionar biomarcadores sensibles y establecer métodos de diagnóstico confiables en la actualidad.
Este estudio tuvo como objetivo investigar las anomalías de la actividad cerebral espontánea en el MDD y explorar el valor de diagnóstico clínico de tres métricas de amplitud en regiones alteradas mediante la aplicación del método de máquina de vector de soporte (SVM).
Métodos
En el estudio se reclutaron un total de cincuenta y dos HC y cuarenta y ocho pacientes con TDM. Se calcularon las métricas de amplitud de fluctuación de baja frecuencia (ALFF), amplitud fraccional de fluctuación de baja frecuencia (fALFF) y amplitud porcentual de fluctuación (PerAF) para evaluar la actividad cerebral espontánea local. Luego realizamos un análisis de correlación para examinar la asociación entre las anomalías cerebrales y las características clínicas. Finalmente, se aplicó el análisis SVM para realizar el modelo de clasificación para evaluar el valor diagnóstico.
Resultados
La prueba t de dos muestras mostró que los pacientes con MDD tenían un valor ALFF aumentado en el caudado derecho y el cuerpo calloso , un valor fALFF aumentado en las mismas regiones y un valor PerAF aumentado en el lóbulo parietal inferior y el caudado derecho en comparación con los HC.
Además, el valor de PerAF en el lóbulo parietal inferior se correlacionó negativamente con las puntuaciones del factor lento. Los resultados de SVM mostraron que una combinación de ALFF medio y fALFF en el caudado derecho y el cuerpo calloso seleccionado como características logró un valor más alto de área bajo la curva (AUC) (0, 89), precisión (79, 79 %), sensibilidad (65, 12 %) y especificidad ( 92, 16%).
Conclusión
Colectivamente, encontramos que el aumento de la media de ALFF y fALFF puede servir como un marcador potencial de neuroimagen para discriminar MDD y HC.
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