Disorder-specific neurodynamic features in schizophrenia inferred by neurodynamic embedded contrastive variational autoencoder model

Chaoyue Ding; Yuqing Sun; Kunchi Li; Sangma Xie; Hao Yan; Peng Li; Jun Yan; Jun Chen; Huiling Wang; Huaning Wang; Yunchun Chen; Yongfeng Yang; Luxian Lv; Hongxing Zhang; Lin Lü; Dai Zhang; Yaojing Chen; Zhanjun Zhang; Tianzi Jiang; Bing Liu

doi:10.1038/s41398-024-03200-7

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Chaoyue Ding Yuqing Sun Kunchi Li Sangma Xie Hao Yan Peng Li Jun Yan Jun Chen Huiling Wang Huaning Wang Yunchun Chen Yongfeng Yang Luxian Lv Hongxing Zhang Lin Lü Dai Zhang Yaojing Chen Zhanjun Zhang Tianzi Jiang Bing Liu

출처: Springer Science and Business Media LLC Translational Psychiatry 14(1)

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Neurodynamic models that simulate how micro-level alterations propagate upward to impact macroscopic neural circuits and overall brain function may offer valuable insights into the pathological mechanisms of schizophrenia (SCZ). In this study, we integrated a neurodynamic model with the classical Contrastive Variational Autoencoder (CVAE) to extract and evaluate macro-scale SCZ-specific features, including subject-level, region-level parameters, and time-varying states. Firstly, we demonstrated the robust fitting of the model within our multi-site dataset. Subsequently, by employing representational similarity analysis and a deep learning classifier, we confirmed the specificity and disorder-related information capturing ability of SCZ-specific features. Moreover, analysis of the attractor characteristics of the neurodynamic system revealed significant differences in attractor space patterns between SCZ-specific states and shared states. Finally, we utilized Partial Least Squares (PLS) regression to examine the multivariate mapping relationship between SCZ-specific features and symptoms, identifying two sets of correlated modes implicating unique molecular mechanisms: one mode corresponding to negative and general symptoms, and another mode corresponding to positive symptoms. Our results provide valuable insights into disorder-specific neurodynamic features and states associated with SCZ, laying the foundation for understanding the intricate pathophysiology of this disorder.

#Autoencoder #Artificial intelligence #Schizophrenia (object-oriented programming) #Pattern recognition (psychology) #Psychology #Computer science #Machine learning #Artificial neural network #Psychiatry

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