Parsing altered brain connectivity in neurodevelopmental disorders by integrating graph-based normative modeling and deep generative networks

要約

脳の接続の分岐は、多くの神経発達障害で観察される行動症状および認知症状の根底にあると考えられています。
定型神経接続パターンからの乖離を定量化することは、診断と治療介入の情報を提供するための有望な経路を提供します。
拡散 MRI (dMRI) などの高度な神経画像技術により、脳の構造コネクトームのマッピングが容易になりましたが、課題は、これらの複雑なネットワーク構造内の発達の軌跡を正確にモデル化して、堅牢な神経分岐マーカーを作成することにあります。
この研究では、標準的なモデリングと生物にインスピレーションを得た深層生成モデルを統合して、定型発達の一部として接続性変換の参照軌道を作成する、個別化深層生成埋め込みによる脳表現 (BRIDGE) フレームワークを紹介します。
これにより、個人を確立された定型神経軌道と比較することにより、神経分岐を評価することが可能になります。
BRIDGE は、接続性に基づく脳年齢と暦年齢の差に基づいた全体的な神経分岐スコアと、局所的な接続の違いを強調する地域ごとの神経分岐マップを提供します。
自閉症スペクトラム障害の小児の大規模コホートにBRIDGEを適用すると、全体的な神経発散スコアが自閉症の臨床評価と相関していることが実証され、地域マップは神経発達障害の個人レベルでの不均一性についての洞察を提供します。
神経分岐スコアとマップは共に、接続パターンの発達分岐を定量化するための強力なツールを形成し、さまざまな臨床状況での個別化された診断と介入のための画像マーカーの開発を推進します。

要約(オリジナル)

Divergent brain connectivity is thought to underlie the behavioral and cognitive symptoms observed in many neurodevelopmental disorders. Quantifying divergence from neurotypical connectivity patterns offers a promising pathway to inform diagnosis and therapeutic interventions. While advanced neuroimaging techniques, such as diffusion MRI (dMRI), have facilitated the mapping of brain’s structural connectome, the challenge lies in accurately modeling developmental trajectories within these complex networked structures to create robust neurodivergence markers. In this work, we present the Brain Representation via Individualized Deep Generative Embedding (BRIDGE) framework, which integrates normative modeling with a bio-inspired deep generative model to create a reference trajectory of connectivity transformation as part of neurotypical development. This will enable the assessment of neurodivergence by comparing individuals to the established neurotypical trajectory. BRIDGE provides a global neurodivergence score based on the difference between connectivity-based brain age and chronological age, along with region-wise neurodivergence maps that highlight localized connectivity differences. Application of BRIDGE to a large cohort of children with autism spectrum disorder demonstrates that the global neurodivergence score correlates with clinical assessments in autism, and the regional map offers insights into the heterogeneity at the individual level in neurodevelopmental disorders. Together, the neurodivergence score and map form powerful tools for quantifying developmental divergence in connectivity patterns, advancing the development of imaging markers for personalized diagnosis and intervention in various clinical contexts.

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