Individualized Texture Similarity Network in Schizophrenia
Hao Ding
Yu Zhang
Yingying Xie
Meng Liang
Chunshui Yu
Wen Qin
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Published:January 11, 2024DOI:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2023.12.025
背景
構造共分散ネットワークの崩壊は、統合失調症の重要な病態生理学的指標であると考えられてきました。ここでは、テクスチャ類似性ネットワーク (TSN) と呼ばれる新しい個別構造共分散ネットワーク測定法を導入し、TSN が統合失調症における固有の被験者間の異質性と複雑な接続不全パターンを確実に明らかにできるという仮説を立てました。
方法
TSN は、各参加者の脳領域間の 180 個の 3 次元ボクセル単位のグレーレベル共起マトリックス特徴マップの共分散を測定することによって構築されました。まず、2 つの縦断的テスト再テスト健康コホートにおける被験者間の変動を特徴付ける TSN の妥当性と再現性をテストしました。TSN はさらに、10 の統合失調症症例対照データセット (統合失調症症例 609 対対照 579) および初回エピソードうつ病データセット (うつ病患者 69 対対照参加者 69) における被験者間の変動と接続不全パターンの解明に適用されました。
結果
再テスト分析により、TSN の被験者内変動よりも被験者間変動の方が高いことが示されました。さらに、TSN は慢性および初回エピソード統合失調症の両方で被験者間変動が高いことを確実に明らかにしましたが、うつ病ではそうではありませんでした。TSN はまた、統合失調症患者では広範囲の脳領域での TSN 強度の増加と減少の共存、全体的なスモールワールドネスの増加、および中枢ネットワークの構造的低同期と末梢ネットワークの過剰同期の共存を再現性よく検出しましたが、うつ病患者では検出しませんでした。最後に、TSN によって明らかにされた異常な被験者間変動と共分散強度パターンは、他の個別の構造共分散ネットワーク尺度、機能的連結性、および局所的容積変化との相関が欠落しているか弱いことを示しまし た。
結論
これらの知見は、統合失調症患者に特有の構造的異質性と複雑な連結不全を明らかにする上での TSN の信頼性を裏付けています。
