Vizual-əffektik dekodlaşdırma görməmiş gənclərdə depressiya diaqnozunda neyrofunksional obyektiv və ümumiləşdirilən imzaları gücləndirir

Yeniyetmələrin böyük depressiv pozğunluğu çox yayılmış və zəifləyən bir vəziyyətdir, lakin obyektiv və ümumiləşə bilən neurofunksional imzalar əlçatmaz olaraq qalır. Mövcud neuroimaging yanaşmaları əsasən istirahət vəziyyətində fMRI-yə əsaslanır və ya nəzarət olunan vəzifələr tez-tez ekoloji etibarlılıq və depressiyaya bağlı sinir pozğunluğunun ümumiləşdirilə bilən imzalanmalarına sahib deyildir. Bu tədqiqat, təbii film izləyərkən əldə edilmiş bütün beyin fMRI-dən intersubjekt vizual və affektiv dekodlaşdırmanı inteqrasiya edən VisualAffective Decoding (VAD) çərçivəsini təklif edir. Yalnız sağlam nəzarətlərə yönəlmiş iki yollu anomaliyanın aşkarlanması modeli beynin normativ funksiyasını müəyyən edir və bu norma ilə fərqlənmə yolu ilə MDD-ni müəyyən edir. 200 yeniyetmədə (112 MDD, 88 HC) VAD 0, 87, 95, 56% həssaslıq, 83, 89% dəqiqlik və 72, 22% spesifiklik göstəricilərinə malikdir. Eyni anomaliya həddindən istifadə edərək, müstəqil xarici yeniyetmə kohortuna (70 MDD, 68 HC) ümumiləşdirildi və 75.36% dəqiqliyi ilə 0,81 AUC əldə etdi. VAD daha da izah edilə bilən neurofunksional imzaları, o cümlədən yumşaltılmış emosional reaksiya, zəif görmə təmsilçiliyi və emosional düşüncə ilə uyğun affektiv nümunələri ortaya çıxardı. Bölgələr səviyyəsindəki töhfə analizi vizual, əsaslı rejimdə, üstünlük və yüksək səviyyəli assosiativ şəbəkələrdə pozğunluqlara uyğun olaraq, vizual və əhval-ruhiyyə həssas kortika bölgələrini müəyyənləşdirdi. Bu tapıntılar göstərir ki, VAD yeniyetmə depressiyasının diaqnozu və klinik olaraq müvafiq biomarkerlərin inkişafı üçün obyektiv, şərh edilə bilən və ümumiləşdirilə bilən neurofunksional imzalar təqdim edir.

Bu iş Çin Milli Təbii Elmlər Fondunun (62576251), Pekin Tədqiqat Bölməsinin Mükəmməllik Proqramının (BRWEP2024W072120106), Çin Milli Təbii Elmlər Fondunun (62376198, 62406225, 82471576), Qrant 2025ZD0219200 çərçivəsində Milli Əsas Tədqiqat və İnkişaf Proqramının, paytaxt Tibb Universitetinin Klinik Tibb Laboratoriyasının, Pekin Yüksək Səviyyəli İnnovasiya və Sahibkarlıq Talent Dəstək Proqramı-Dengfeng Layihəsi (G202512066) və Pekin Anding Xəstəxanasının (YG202302) Tədqiqat Fondunun, Şanxay Şəhər İqtisadiyyat və İnformasiya Komissiyasının "Yüz komanda, yüz layihə" proqramı çərçivəsində (No. 2025-GZL-RGZN-BTBX-02020), Qərargah Tibb Universitetinin Elmi Tədqiqatların Öndürülməsi Fondu, Çin (No.PYZ25179).

Bu müəlliflər bərabər olaraq töhfə verirdilər: Jingxu Liu, Ke Liu.

Kompyuter Elmləri və Texnologiyaları Fakültəsi, Tongji Universitetində, Şanxay, Çin

Jingxu Liu, Mei Tang, Yichen Liu, Le Xu, Dehua Liu, Liang Hu, Lei Zhu, Duoqian Miao & Qi Zhang

Pekin Psixi Xəstəliklər üzrə Əsas Laboratoriyası, Psixi Xəstəliklər üzrə Milli Kliniki Araşdırma Mərkəzi və Psixi Xəstəliklər üzrə Milli Mərkəz, Pekin Anding Xəstəxanası, paytaxt Tibb Universitetinin, Pekin, Çin