脳結合性に基づく反芻の予測(Predicting Rumination Based on Brain Connectivity)

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fMRIに基づく反芻の予測マーカーを開発し、健常人や臨床集団に一般化する Developing an fMRI-based predictive marker for rumination that can be generalized to healthy and clinical populations

2023-06-30 韓国基礎科学研究院(IBS)

◆研究者チームは、反芻を予測するための機械学習モデルを開発しました。彼らは健康な参加者の脳活動を測定し、特定の脳領域である背側前頭前皮質(dmPFC)が反芻と関連していることを発見しました。さらに、dmPFCと他の脳領域の動的接続性が反芻の予測に重要であることも示されました。
◆この研究は、反芻とうつ病の関連性を明らかにし、うつ病のバイオマーカーとしてのモデルの可能性を示しています。将来的には、個別の介入や治療アプローチに役立つ個人に合わせた手法の開発につながるかもしれません。

<関連情報>

背内側前頭前皮質に基づく反芻の動的機能的結合モデル A dorsomedial prefrontal cortex-based dynamic functional connectivity model of rumination

Jungwoo Kim,Jessica R. Andrews-Hanna,Hedwig Eisenbarth,Byeol Kim Lux,Hong Ji Kim,Eunjin Lee,Martin A. Lindquist,Elizabeth A. Reynolds Losin,Tor D. Wager & Choong-Wan Woo
Nature Communications  Published:15 June 2023
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-023-39142-9

figure 1

Abstract

Rumination is a cognitive style characterized by repetitive thoughts about one’s negative internal states and is a common symptom of depression. Previous studies have linked trait rumination to alterations in the default mode network, but predictive brain markers of rumination are lacking. Here, we adopt a predictive modeling approach to develop a neuroimaging marker of rumination based on the variance of dynamic resting-state functional connectivity and test it across 5 diverse subclinical and clinical samples (total n = 288). A whole-brain marker based on dynamic connectivity with the dorsomedial prefrontal cortex (dmPFC) emerges as generalizable across the subclinical datasets. A refined marker consisting of the most important features from a virtual lesion analysis further predicts depression scores of adults with major depressive disorder (n = 35). This study highlights the role of the dmPFC in trait rumination and provides a dynamic functional connectivity marker for rumination.

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医療・健康
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