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分子精神医学 (2023)この記事を引用

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メトリクスの詳細

精神病性障害は、脳ネットワークの構造的および機能的異常によって特徴付けられます。 ニューロイメージング技術は、独自の特徴 (構造的完全性、共活性化など) を使用して、そのような異常をマッピングおよび特徴付けます。 しかし、特定の方法またはモダリティの組み合わせが、精神障害のある人の脳ネットワークの違いを特定するのに特に効果的であるかどうかは不明です。

体系的なメタ分析により、さまざまな神経画像診断法（T1強調画像（T1）、拡散テンソル画像（DTI）、安静時機能接続（rs-FC）など）を使用して、健康な対照参加者と比較して統合失調症スペクトラム障害の機械学習分類が評価されました。 、またはいくつかの組み合わせ（マルチモーダル））。 原稿の掲載基準には、精神病における大規模な脳システムの予測能力に関する全体像を提供するための全脳分析と相互検証が含まれていました。 このメタ分析では、開始から 2023 年 3 月 13 日までに発行された Ovid MEDLINE、PubMed、PsychInfo、Google Scholar、および Web of Science を検索しました。予測結果は同じデータセットを使用した研究について平均化されましたが、次のデータセットを使用した研究を含む並行分析が実行されました。多くのデータセットにわたってサンプルをプールしました。 ファンネルプロットの非対称性を通じてバイアスを評価しました。 二変量回帰モデルにより、画像モダリティ、人口統計、および前処理方法の違いが分類を緩和するかどうかが決定されました。 内部予測 (相互検証による) と外部予測を使用した研究では、別々のモデルが実行されました。

93 件の研究が定量的レビューのために特定されました (T1 件が 30 件、DTI が 9 件、rs-FC が 40 件、マルチモーダルが 14 件)。 全体として、すべての治療法で、統合失調症スペクトラム障害を有する患者と対照者を確実に区別できました（OR = 2.64 (95%CI = 2.33 ～ 2.95)）。 ただし、分類はモダリティ間で比較的類似していました。独立した内部データの分類ではモダリティ間で差異は見られず、外部データセットでの分類では T1 研究と比較して rs-FC 研究では小さな利点が見られました。 ファンネルプロットとエッガー検定に偏りの重大な兆候をもたらす結果として、結果全体にわたって大量の不均一性が見つかりました。 しかしながら、研究が不均一性の少ないものに限定された場合、結果は同様のままであり、構造的尺度に比べて引き続きrs-FCの小さな利点があった。 注目すべきことに、すべてのケースにおいて、マルチモーダルアプローチとユニモーダルアプローチの間に有意差は見られず、rs-FC とユニモーダルの研究では、ほぼ重複する分類パフォーマンスが報告されています。 人口統計および分析またはノイズ除去の違いは、分類スコアの変化と関連していませんでした。

この研究の結果は、精神病の分類において神経画像アプローチが有望であることを示唆しています。 興味深いことに、現在、ほとんどのモダリティは精神病の分類において同様に機能しますが、一部の特定のケースでは構造的モダリティと比較してrs-FCがわずかに有利です。 特に、結果は研究によって大きく異なり、偏った効果量が示唆されており、特に外部予測と大きなサンプルサイズを使用したさらなる研究の必要性が強調されています。 より厳格で体系化された基準を採用することで、この危機的な人々の理解と治療に大きな価値が加わります。

精神病は、病因がほとんど理解されていない、壊滅的かつ不均一な障害です [1、2、3、4、5]。 精神病の症状は、1 つの個別の場所の障害ではなく、脳内のネットワークレベルの異常から現れると考えられています [6、7、8、9、10、11、12]。 精神病の神経発達理論やストレス素因モデルと一致して、髄鞘形成障害[13,14,15]や脱髄の促進などの脳全体の構造異常は、症状の重症度や認知機能の欠損と関連付けられている[16,17]。 精神病に関連する皮質の厚さ [18] や灰白質の体積 [19] などの他の構造的尺度の進行性変性の兆候があります。 精神病性障害は、脳領域間の機能的伝達の混乱 [20、21] および接続の機能的強度の変化としても特徴付けられています [22、23]。 これらの発見は、精神病が分散した脳システム全体にわたる構造的機能不全と機能的機能不全の組み合わせによって特徴付けられることを示唆しています[8、23、24、25]。