Abnormalities in electroencephalographic microstates are state and trait markers of major depressive disorder

地方政府 重性抑郁障碍 静息状态功能磁共振成像 心理学 神经影像学 特质 脑电图 神经科学 精神科 内科学 医学 认知 计算机科学 程序设计语言
作者
Michael Murphy,Alexis Estelle Whitton,Stephanie Deccy,Manon L. Ironside,Ashleigh V. Rutherford,Miranda Beltzer,Matthew D. Sacchet,Diego A. Pizzagalli
出处
期刊:Neuropsychopharmacology [Springer Nature]
卷期号:45 (12): 2030-2037 被引量:160
标识
DOI:10.1038/s41386-020-0749-1
摘要

Neuroimaging studies have shown that major depressive disorder (MDD) is characterized by abnormal neural activity and connectivity. However, hemodynamic imaging techniques lack the temporal resolution needed to resolve the dynamics of brain mechanisms underlying MDD. Moreover, it is unclear whether putative abnormalities persist after remission. To address these gaps, we used microstate analysis to study resting-state brain activity in major depressive disorder (MDD). Electroencephalographic (EEG) "microstates" are canonical voltage topographies that reflect brief activations of components of resting-state brain networks. We used polarity-insensitive k-means clustering to segment resting-state high-density (128-channel) EEG data into microstates. Data from 79 healthy controls (HC), 63 individuals with MDD, and 30 individuals with remitted MDD (rMDD) were included. The groups produced similar sets of five microstates, including four widely-reported canonical microstates (A-D). The proportion of microstate D was decreased in MDD and rMDD compared to the HC group (Cohen's d = 0.63 and 0.72, respectively) and the duration and occurrence of microstate D was reduced in the MDD group compared to the HC group (Cohen's d = 0.43 and 0.58, respectively). Among the MDD group, proportion and duration of microstate D were negatively correlated with symptom severity (Spearman's rho = -0.34 and -0.46, respectively). Finally, microstate transition probabilities were nonrandom and the MDD group, relative to the HC and the rMDD groups, exhibited multiple distinct transition probabilities, primarily involving microstates A and C. Our findings highlight both state and trait abnormalities in resting-state brain activity in MDD.
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
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
斯文吐司发布了新的文献求助10
1秒前
yansiyi完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
小马甲的应助被初初初啊采纳,获得10
4秒前
5秒前
miku1发布了新的文献求助10
6秒前
圆1223完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
机灵裙子完成签到,获得积分10
8秒前
风吹麦浪的应助被开心德地采纳,获得10
9秒前
科研通AI6.4的应助被开心德地采纳,获得10
9秒前
科研通AI6.4的应助被开心德地采纳,获得10
9秒前
科研通AI6.4的应助被开心德地采纳,获得10
9秒前
打打的应助被666采纳,获得10
10秒前
moyihello完成签到,获得积分10
10秒前
晶晶完成签到,获得积分20
10秒前
qqqqzh发布了新的文献求助10
11秒前
Hello的应助被我笑着童年采纳,获得10
12秒前
赘婿的应助被我笑着童年采纳,获得10
12秒前
秋风的应助被小甜采纳,获得10
13秒前
赘婿的应助被初初初啊采纳,获得10
13秒前
orixero的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.2的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.2的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.2的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
隐形曼青的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
Nole的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.2的应助被benbenca采纳,获得10
15秒前
369ninja的应助被benbenca采纳,获得10
16秒前
谢雷XIELei的应助被benbenca采纳,获得10
16秒前
科研通AI6.2的应助被benbenca采纳,获得10
16秒前
16秒前
18秒前
wanci的应助被哇达西采纳,获得10
18秒前
Echo完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
请按照发布了新的文献求助10
19秒前
李同学完成签到,获得积分10
21秒前
科研通AI6.2的应助被潘辉采纳,获得10
22秒前
天天快乐的应助被kolento采纳,获得10
22秒前
高分求助中
(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
RNA结合蛋白调控丝状真菌次级代谢的分子机制及功能研究 2000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Critical Psychology 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8145478
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9544400
关于积分的说明 21662826
捐赠科研通 7731467
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3422691
关于科研通互助平台的介绍 2547774
邀请新用户注册赠送积分活动 2465502