Neural Responses to Affective Sentences Reveal Signatures of Depression

要約

大うつ病性障害（MDD）は非常に一般的な精神的健康状態であり、感情的および自己参照的処理などのコア機能がどのように影響を受けるかを特定するには、その神経認知基盤のより深い理解が不可欠です。
私たちは、健康で落ち込んだ個人の表面脳波（EEG）を使用して、自己参照性の感情文に対する神経反応を測定することにより、うつ病が感情処理の時間的ダイナミクスをどのように変えるかを調査します。
我々の結果は、文の視聴中の神経活動における著しいグループレベルの違いを明らかにし、うつ病における感情的および自己参照情報の統合が混乱したことを示唆しています。
これらの応答で訓練されたディープラーニングモデルは、うつ病の参加者と健康を区別する際に0.707の受信機オペレーティング曲線（AUC）の下の領域を達成し、自殺念慮の有無にかかわらず抑うつサブグループを区別する際に0.624を達成します。
空間アブレーションは、主要な貢献者としてセマンティックおよび感情的な処理に関連する前方電極を強調します。
これらの発見は、将来の診断ツールを知らせる可能性のあるうつ病の安定した刺激駆動型の神経署名を示唆しています。

要約(オリジナル)

Major Depressive Disorder (MDD) is a highly prevalent mental health condition, and a deeper understanding of its neurocognitive foundations is essential for identifying how core functions such as emotional and self-referential processing are affected. We investigate how depression alters the temporal dynamics of emotional processing by measuring neural responses to self-referential affective sentences using surface electroencephalography (EEG) in healthy and depressed individuals. Our results reveal significant group-level differences in neural activity during sentence viewing, suggesting disrupted integration of emotional and self-referential information in depression. Deep learning model trained on these responses achieves an area under the receiver operating curve (AUC) of 0.707 in distinguishing healthy from depressed participants, and 0.624 in differentiating depressed subgroups with and without suicidal ideation. Spatial ablations highlight anterior electrodes associated with semantic and affective processing as key contributors. These findings suggest stable, stimulus-driven neural signatures of depression that may inform future diagnostic tools.

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