Oparte na maszynie klasyfikacja maszynowa pierwszych pacjentów z rozpoznaniem schizofrenii z rozpoznaniem pierwszego rzutu choroby oraz zdrowych osób z grupy kontrolnej z wykorzystaniem strukturalnego MRI

Chociaż regionalne deficyty mózgu zostały wykazane u pacjentów ze schizofrenią za pomocą strukturalnych badań MRI, ważnym pytaniem, które pozostaje w dużej mierze bez odpowiedzi, jest to, czy złożone i subtelne deficyty ujawnione przez MRI mogą być użyte jako obiektywne biomarkery do indywidualnego rozróżniania pacjentów od zdrowych kontroli. Aby odpowiedzieć na to pytanie, rekrutowano łącznie 326 praworęcznych uczestników, w tym 163 pacjentów na schizofrenię pierwszego rzutu (FES) nieleczonych lekami i 163 dobrane pod względem demograficznym zdrowe grupy kontrolne. Anatomiczne dane o wysokiej rozdzielczości uzyskano od wszystkich pacjentów i przetworzono za pomocą oprogramowania Freesurfer w celu uzyskania pomiarów grubości warstwy korowej i powierzchni. Następnie wykorzystano maszynę wektorów nośnych (SVM) w celu zbadania potencjalnej użyteczności pomiarów grubości i powierzchni pola korowego w różnicowaniu poszczególnych pacjentów i zdrow ych kontroli. Dokładność prawidłowej klasyfikacji pacjentów i kontroli wynosiła 85,0% (swoistość 87,0%, czułość 83,0%) dla pola powierzchni i 81,8% (swoistość 85,0%, czułość 76,9%) dla grubości korowej ( p <0,001 po badaniu permutacji). Regiony, które przyczyniły się do dokładności klasyfikacji, obejmowały głównie szarą masę w trybie domyślnym, centralę wykonawczą, dostrzegalność i sieci wizualne. Aktualne odkrycia w próbce nieleczonych pacjentów z FES sugerują, że wzorce zmian w szarej materii związane z chorobą mają potencjał jako biomarker do identyfikacji strukturalnych zmian w mózgu u osób ze schizofrenią. Potrzebne są przyszłe badania prospektywne, aby ocenić przydatność biomarkerów obrazujących do badań i potencjalnie do celów klinicznych. [patrz też: lekarstwo z orzecha włoskiego, hi kwas, badanie ubm ]