Genetic Evidence Supporting a Role for Brain Region Volume and Functional Network Alterations in Major Depression

默认模式网络 楔前 库尼乌斯 影像遗传学 脑形态计量学 神经科学 功能磁共振成像 静息状态功能磁共振成像 心理学 神经影像学 丘脑 重性抑郁障碍 萧条(经济学) 医学 扁桃形结构 磁共振成像 宏观经济学 经济 放射科
作者
Mingmin Xu,Nan Li,Yiwen Lv,Wen‐Miao Yang,Zhiyun Yu,Yimin Zhang,Yu Guo,Xiaoyin Chen
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
标识
DOI:10.1002/advs.202506032
摘要

Abstract Despite emerging evidence of altered brain region volumes and functional networks in major depression (MD), causal relationships remain unexplored. Here, using genetic variants related to human brain morphometry ( n = 36778) and functional networks ( n = 47276), bidirectional two‐sample and multivariable Mendelian randomization (MR) is performed to systematically investigate causal relationships between 83 brain‐wide volumes, 191 resting‐state functional magnetic resonance imaging phenotypes, and MD to identify core brain region volumes and functional networks associated with MD onset. Unlike other severe psychiatric disorders, reductions in left and right ventral diencephalon and thalamus volumes, together with decreased functional connectivity between the precuneus, cuneus, or cingulate gyri and frontal regions within the triple network (default mode network, central executive network, and salience network) uniquely predict MD onset. Using the identified markers as mediators in two‐step MR recommends quitting smoking, moderately increasing alcohol frequency without developing alcohol use disorder, engaging in walking for leisure, and participating in exercises (e.g., swimming, cycling, keep fit, bowling) to positively influence imaging phenotypes and reduce MD risk. These findings enhance the understanding of predictive outcomes in brain imaging and support proactive prevention of severe mental health disorders through behavioral modifications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
2秒前
wy.he应助年轻的梦岚采纳,获得20
3秒前
闻笙发布了新的文献求助10
4秒前
汉堡王发布了新的文献求助10
4秒前
xiaoai发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
6秒前
善学以致用应助插线板采纳,获得10
6秒前
7秒前
8秒前
23发布了新的文献求助10
8秒前
李健的小迷弟应助cch采纳,获得10
8秒前
852应助开朗的伊采纳,获得10
9秒前
9秒前
欢hhh发布了新的文献求助10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
wangmeili.发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
晨屿发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
清爽含灵完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
xumengsuo发布了新的文献求助10
17秒前
20秒前
21秒前
深情安青应助y2ktwo采纳,获得10
21秒前
晨屿完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
四季刻歌发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
orixero应助JJ采纳,获得10
23秒前
xinlei2023完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
24秒前
852应助13223456采纳,获得10
24秒前
高分求助中
Comprehensive Toxicology Fourth Edition 24000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
LRZ Gitlab附件(3D Matching of TerraSAR-X Derived Ground Control Points to Mobile Mapping Data 附件) 2000
Pipeline and riser loss of containment 2001 - 2020 (PARLOC 2020) 1000
World Nuclear Fuel Report: Global Scenarios for Demand and Supply Availability 2025-2040 800
Handbook of Social and Emotional Learning 800
Risankizumab Versus Ustekinumab For Patients with Moderate to Severe Crohn's Disease: Results from the Phase 3B SEQUENCE Study 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5132791
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4334167
关于积分的说明 13503066
捐赠科研通 4171135
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2286936
邀请新用户注册赠送积分活动 1287821
关于科研通互助平台的介绍 1228687