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많은 정신 질환은 겹치거나 유사한 임상 증상을 공유하여 진단을 혼란스럽게 합니다. 독특하고 유사한 변화 패턴이 뇌 장애를 반영하는 정도를 체계적으로 특성화하는 것이 중요합니다. 신경영상 데이터의 증가하는 공유 이니셔티브는 뇌 장애를 연구할 수 있는 전례 없는 기회를 제공했습니다. 그러나 연구 간의 발견을 복제하고 번역하는 것은 여전히 해결되지 않은 질문입니다. 재현 가능하고 비교 가능한 이미징 마커를 캡처하기 위한 표준화된 접근법이 필요합니다. 여기에서 우리는 선험적으로 구동되는 독립 성분 분석에 기반한 NeuroMark라는 파이프라인을 제안하며, 이 파이프라인은 다양한 데이터 세트, 연구 및 장애 간의 뇌 네트워크 이상과 연결하는 데 사용될 수 있는 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터에서 뇌 기능 네트워크 측정을 추정할 수 있습니다. NeuroMark는 1828명의 건강한 대조군에서 추출한 신뢰할 수 있는 뇌 네트워크 템플릿을 이용하여 각 개인 주제에 적응하고 데이터 세트/연구/장애 간에 비교 가능한 특성을 자동으로 추정합니다. 제안된 파이프라인의 유효성을 다양한 관점(뇌 이상 복제, 연구 간 비교, 미세한 뇌 변화 식별, 식별된 바이오마커를 사용한 다중 장애 분류)에서 평가하기 위해 2442명의 주제가 포함된 4개의 연구가 여섯 가지 뇌 장애(조현병, 자폐 스펙트럼 장애, 경도 인지 장애, 알츠하이머병, 양극성 장애, 주요 우울 장애)를 포함하여 수행되었습니다. 우리의 결과는 NeuroMark가 다양한 데이터 세트에서 조현병의 재현된 뇌 네트워크 이상을 효과적으로 식별했으며, 자폐와 조현병 간의 겹침과 특수성에 대한 흥미로운 신경 단서를 드러냈고, 경도 인지 장애와 알츠하이머병에서 다양한 정도의 뇌 기능 손상을 보여주었으며, 양극성 장애와 주요 우울 장애를 분류하는 데 좋은 성능을 발휘한 바이오마커를 포착했다는 것을 강조합니다.
Du et al. (수요일)이 질문을 연구했습니다.