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Machine learning can be used to define subtypes of psychiatric conditions based on shared biological foundations of mental disorders. Here we analyzed cross-sectional brain images from 4,222 individuals with schizophrenia and 7038 healthy subjects pooled across 41 international cohorts from the ENIGMA, non-ENIGMA cohorts and public datasets. Using the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) algorithm, we identify two distinct neurostructural subgroups by mapping the spatial and temporal ‘trajectory’ of gray matter change in schizophrenia. Subgroup 1 was characterized by an early cortical-predominant loss with enlarged striatum, whereas subgroup 2 displayed an early subcortical-predominant loss in the hippocampus, striatum and other subcortical regions. We confirmed the reproducibility of the two neurostructural subtypes across various sample sites, including Europe, North America and East Asia. This imaging-based taxonomy holds the potential to identify individuals with shared neurobiological attributes, thereby suggesting the viability of redefining existing disorder constructs based on biological factors.
Neurostructural subgroup in 4291 individuals with schizophrenia identified using the subtype and stage inference algorithm / Jiang, Y.; Luo, C.; Wang, J.; Palaniyappan, L.; Chang, X.; Xiang, S.; Zhang, J.; Duan, M.; Huang, H.; Gaser, C.; Nemoto, K.; Miura, K.; Hashimoto, R.; Westlye, L. T.; Richard, G.; Fernandez-Cabello, S.; Parker, N.; Andreassen, O. A.; Kircher, T.; Nenadic, I.; Stein, F.; Thomas-Odenthal, F.; Teutenberg, L.; Usemann, P.; Dannlowski, U.; Hahn, T.; Grotegerd, D.; Meinert, S.; Lencer, R.; Tang, Y.; Zhang, T.; Li, C.; Yue, W.; Zhang, Y.; Yu, X.; Zhou, E.; Lin, C. -P.; Tsai, S. -J.; Rodrigue, A. L.; Glahn, D.; Pearlson, G.; Blangero, J.; Karuk, A.; Pomarol-Clotet, E.; Salvador, R.; Fuentes-Claramonte, P.; Garcia-Leon, M. A.; Spalletta, G.; Piras, F.; Vecchio, D.; Banaj, N.; Cheng, J.; Liu, Z.; Yang, J.; Gonul, A. S.; Uslu, O.; Burhanoglu, B. B.; Uyar Demir, A.; Rootes-Murdy, K.; Calhoun, V. D.; Sim, K.; Green, M.; Quide, Y.; Chung, Y. C.; Kim, W. -S.; Sponheim, S. R.; Demro, C.; Ramsay, I. S.; Iasevoli, F.; de Bartolomeis, A.; Barone, A.; Ciccarelli, M.; Brunetti, A.; Cocozza, S.; Pontillo, G.; Tranfa, M.; Park, M. T. M.; Kirschner, M.; Georgiadis, F.; Kaiser, S.; Van Rheenen, T. E.; Rossell, S. L.; Hughes, M.; Woods, W.; Carruthers, S. P.; Sumner, P.; Ringin, E.; Spaniel, F.; Skoch, A.; Tomecek, D.; Homan, P.; Homan, S.; Omlor, W.; Cecere, G.; Nguyen, D. D.; Preda, A.; Thomopoulos, S. I.; Jahanshad, N.; Cui, L. -B.; Yao, D.; Thompson, P. M.; Turner, J. A.; van Erp, T. G. M.; Cheng, W.; de Bartolomeis, A.; Van Rheenen, T. E.; Feng, J.. - In: NATURE COMMUNICATIONS. - ISSN 2041-1723. - 15:1(2024). [10.1038/s41467-024-50267-3]
Neurostructural subgroup in 4291 individuals with schizophrenia identified using the subtype and stage inference algorithm
Jiang Y.;Luo C.;Wang J.;Palaniyappan L.;Chang X.;Xiang S.;Zhang J.;Duan M.;Huang H.;Gaser C.;Nemoto K.;Miura K.;Hashimoto R.;Westlye L. T.;Richard G.;Fernandez-Cabello S.;Parker N.;Andreassen O. A.;Kircher T.;Nenadic I.;Stein F.;Thomas-Odenthal F.;Teutenberg L.;Usemann P.;Dannlowski U.;Hahn T.;Grotegerd D.;Meinert S.;Lencer R.;Tang Y.;Zhang T.;Li C.;Yue W.;Zhang Y.;Yu X.;Zhou E.;Lin C. -P.;Tsai S. -J.;Rodrigue A. L.;Glahn D.;Pearlson G.;Blangero J.;Karuk A.;Pomarol-Clotet E.;Salvador R.;Fuentes-Claramonte P.;Garcia-Leon M. A.;Spalletta G.;Piras F.;Vecchio D.;Banaj N.;Cheng J.;Liu Z.;Yang J.;Gonul A. S.;Uslu O.;Burhanoglu B. B.;Uyar Demir A.;Rootes-Murdy K.;Calhoun V. D.;Sim K.;Green M.;Quide Y.;Chung Y. C.;Kim W. -S.;Sponheim S. R.;Demro C.;Ramsay I. S.;Iasevoli F.;de Bartolomeis A.;Barone A.;Ciccarelli M.;Brunetti A.;Cocozza S.;Pontillo G.;Tranfa M.;Park M. T. M.;Kirschner M.;Georgiadis F.;Kaiser S.;Van Rheenen T. E.;Rossell S. L.;Hughes M.;Woods W.;Carruthers S. P.;Sumner P.;Ringin E.;Spaniel F.;Skoch A.;Tomecek D.;Homan P.;Homan S.;Omlor W.;Cecere G.;Nguyen D. D.;Preda A.;Thomopoulos S. I.;Jahanshad N.;Cui L. -B.;Yao D.;Thompson P. M.;Turner J. A.;van Erp T. G. M.;Cheng W.;de Bartolomeis A.;Van Rheenen T. E.;Feng J.
2024
Abstract
Machine learning can be used to define subtypes of psychiatric conditions based on shared biological foundations of mental disorders. Here we analyzed cross-sectional brain images from 4,222 individuals with schizophrenia and 7038 healthy subjects pooled across 41 international cohorts from the ENIGMA, non-ENIGMA cohorts and public datasets. Using the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) algorithm, we identify two distinct neurostructural subgroups by mapping the spatial and temporal ‘trajectory’ of gray matter change in schizophrenia. Subgroup 1 was characterized by an early cortical-predominant loss with enlarged striatum, whereas subgroup 2 displayed an early subcortical-predominant loss in the hippocampus, striatum and other subcortical regions. We confirmed the reproducibility of the two neurostructural subtypes across various sample sites, including Europe, North America and East Asia. This imaging-based taxonomy holds the potential to identify individuals with shared neurobiological attributes, thereby suggesting the viability of redefining existing disorder constructs based on biological factors.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
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