[論文レビュー] More Alike than Different: Quantifying Deviations of Brain Structure and Function in Major Depressive Disorder across Neuroimaging Modalities

Nils R. Winter, Ramona Leenings+29 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2021

Functional Brain Connectivity Studies被引用数 7

ひとこと要約

1,809名の参加者を対象とした大規模でマルチモodalな神経画像研究において、うつ病（MDD）患者と健常対照群の脳構造および機能に顕著な単変量差異はほとんど認められず、効果量はpartial η² = 0.004 から 0.017 の範囲にとどまり、分類精度はわずかにランダムよりも高い（54–55％）にとどまる。これらの結果は、MDDにおける単変量の症例対照神経画像研究の臨床的・理論的意義に疑問を呈し、代わりに多変量的で理論に基づき、現実的状況に即した研究アプローチの必要性を提唱する。

ABSTRACT

Introduction: Identifying neurobiological differences between patients suffering from Major Depressive Disorder (MDD) and healthy individuals has been a mainstay of clinical neuroscience for decades. However, recent meta- and mega-analyses have raised concerns regarding the replicability and clinical relevance of brain alterations in depression. Methods: Here, we systematically investigate healthy controls and MDD patients across a comprehensive range of modalities including structural magnetic resonance imaging (MRI), diffusion tensor imaging, functional task-based and resting-state MRI under near-ideal conditions. To this end, we quantify the upper bounds of univariate effect sizes, predictive utility, and distributional dissimilarity in a fully harmonized cohort of N=1,809 participants. We compare the results to an MDD polygenic risk score (PRS) and environmental variables. Results: The upper bound of the effect sizes range from partial eta squared = .004 to .017, distributions overlap between 89% and 95%, with classification accuracies ranging between 54% and 55% across neuroimaging modalities. This pattern remains virtually unchanged when considering only acutely or chronically depressed patients. Differences are comparable to those found for PRS, but substantially smaller than for environmental variables. Discussion: We provide a large-scale, multimodal analysis of univariate biological differences between MDD patients and controls and show that even under near-ideal conditions and for maximum biological differences, deviations are extremely small and similarity dominates. We sketch an agenda for a new focus of future research in biological psychiatry facilitating quantitative, theory-driven research, an emphasis on computational psychiatry and multivariate machine learning approaches, as well as the utilization of ecologically valid phenotyping.

研究の動機と目的

• 近似的に理想的で統一された条件下で、複数の神経画像モダリティを用いて、MDD患者と健常対照群の間における単変量的神経生物学的差異を体系的に定量すること。
• MDD神経画像データにおける効果量の上限、予測的有用性、および分布的不一致の上限を評価すること。
• MDDの多遺伝的リスクスコア（PRS）および環境的変数との差異の大きさを比較すること。
• サブグループ解析（例：高周期的 vs. 慢性的なうつ病）や方法論の均一性の向上が、MDD群と対照群の間の観察された類似性に影響を与えるかどうかを評価すること。
• 現在のMDDにおける単変量の症例対照神経画像研究の臨床的・理論的意義を疑問視し、生物学的精神病理学におけるパラダイム転換を提唱すること。

提案手法

• N = 1,809名の参加者を含む、完全に統一された大規模コhort研究を実施した。
• 複数の神経画像モダリティを用いた：構造的MRI、拡散テンソル画像法（DTI）、タスクベースfMRI、および安静時fMRI。
• 部分η二乗（partial η²）を用いて、各モダリティにおけるグループ差を単変量効果量として計算した。
• 分布的不一致を測定する統計的指標を用いて、MDD群と対照群の間の分布的重複度を評価した。
• 多変量モデルを用いて分類精度を評価し、神経画像特徴の予測力を推定した。
• 神経画像の効果量を、MDDの多遺伝的リスクスコア（PRS）および環境的変数の効果量と比較することで、生物学的意義を文脈づけた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の神経画像モダリティにわたるMDD患者と健常対照群の脳構造および機能における単変量効果量の上限は何か？
• RQ2 MDD患者と健常対照群の神経画像特徴の分布がどの程度重複しているか。これは、個別レベルでの分類にどのような意味を持つのか？
• RQ3 神経画像特徴の予測精度は、多遺伝的リスクスコア（PRS）および環境的変数のそれと比べてどうか？
• RQ4 サブグループ解析（例：高周期的 vs. 慢性的なうつ病）や方法論の均一性の向上が、MDD群と対照群の間の観察された類似性に影響を与えるか？
• RQ5 現在のMDDにおける単変量神経画像研究は、どの程度臨床的に有用であるか、あるいは理論的に意味のある生物学的差異を提供しているのか？

主な発見

• 神経画像モダリティにわたる単変量効果量の上限はpartial η² = 0.004 から 0.017 の範囲であり、非常に小さなグループレベルの差異を示している。
• MDD患者と健常対照群の間の分布的重複度は89％から95％の間であり、大多数の個別神経画像プロファイルが両群で区別できないことを示している。
• MDD患者と対照群を区別する分類精度は、全神経画像モダリティで54–55％にとどまり、ランダムな性能をわずかに上回っているにとどまる。
• 急性または慢性のうつ病患者のみを対象に分析しても、これらの結果はほとんど変化せず、小さな効果量が臨床的サブタイプにかかわらず一貫していることを示している。
• 神経画像由来の差異は、環境的変数に伴う差異に比べて著しく小さく、多遺伝的リスクスコア（PRS）と同程度の大きさであるため、臨床的有用性は限定的である。
• 本研究は、過去のMDDにおける単変量神経画像研究で観察された小さな効果量が、主に小標本サイズや方法論的不均一性に起因するのではなく、MDD患者と健常個体との間の神経生物学的類似性そのものに起因していると結論づけている。