Refine
Document Type
- Preprint (2) (remove)
Has Fulltext
- yes (2)
Is part of the Bibliography
- no (2)
Keywords
- Datenbank (1)
- Forstdynamik (1)
- Phytosoziologie (1)
- Regenerationsnischen (1)
- forest dynamics (1)
- light ecology (1)
- natural regeneration (1)
- natürliche Regeneration (1)
- phytosociological databank (1)
- regeneration niche (1)
Institute
- Medizin (1)
Background: Biological psychiatry aims to understand mental disorders in terms of altered neurobiological pathways. However, for one of the most prevalent and disabling mental disorders, Major Depressive Disorder (MDD), patients only marginally differ from healthy individuals on the group-level. Whether Precision Psychiatry can solve this discrepancy and provide specific, reliable biomarkers remains unclear as current Machine Learning (ML) studies suffer from shortcomings pertaining to methods and data, which lead to substantial over-as well as underestimation of true model accuracy.
Methods: Addressing these issues, we quantify classification accuracy on a single-subject level in N=1,801 patients with MDD and healthy controls employing an extensive multivariate approach across a comprehensive range of neuroimaging modalities in a well-curated cohort, including structural and functional Magnetic Resonance Imaging, Diffusion Tensor Imaging as well as a polygenic risk score for depression.
Findings Training and testing a total of 2.4 million ML models, we find accuracies for diagnostic classification between 48.1% and 62.0%. Multimodal data integration of all neuroimaging modalities does not improve model performance. Similarly, training ML models on individuals stratified based on age, sex, or remission status does not lead to better classification. Even under simulated conditions of perfect reliability, performance does not substantially improve. Importantly, model error analysis identifies symptom severity as one potential target for MDD subgroup identification.
Interpretation: Although multivariate neuroimaging markers increase predictive power compared to univariate analyses, single-subject classification – even under conditions of extensive, best-practice Machine Learning optimization in a large, harmonized sample of patients diagnosed using state-of-the-art clinical assessments – does not reach clinically relevant performance. Based on this evidence, we sketch a course of action for Precision Psychiatry and future MDD biomarker research.
Anhand eines Datensatzes von 1.708 Vegetationsaufnahmen aus 154 bayerischen Naturwaldreservaten wurde die realisierte ökologische Nische von 25 Baumarten hinsichtlich Lichtbedarf bzw. Schattentoleranz untersucht. Für jede Baumart wurde die Stetigkeit des Vorkommens in Baumschicht und Verjüngung berechnet. Für jede Aufnahme wurde die dem Bestandesunterwuchs zur Verfügung stehende Lichtmenge durch Berechnung des mittleren ungewichteten Licht-Zeigerwertes (mL) aller vorkommenden Arten (ohne Baumschicht) auf einer Relativskala geschätzt. Für jede 0,5-Einheiten-Stufe von mL wurde die Präferenz jeder Baumart, getrennt nach Baum- (> 5m) und Verjüngungsschicht (< 5m), als Differenz zwischen relativer Häufigkeit der jeweiligen Art und der relativen Häufigkeit aller Aufnahmen in der mL-Stufe im gesamten Datensatz berechnet. Die Präferenzprofile von Baumschicht und Verjüngungsschicht bildeten die Grundlage einer numerischen Klassifikation von 6 lichtökologischen Nischen typen. Diese Typen werden hinsichtlich ihrer Bindung an bestimmte Entwicklungsphasen und Strukturen der natürlichen Walddynamik diskutiert, mit geläufigen Einteilungen der Baumarten verglichen und im Hinblick auf eine Prognose des Verhaltens unter sich ändernden Umweltbedingungen ausgewertet. – Während sich Edellaubbäume des Tilio-Acerion in den Reservaten sehr ähnlich wie Fagus und Abies verhalten, bilden die Baumarten der Eichenmischwälder eine lichtökologische Gruppe mit rückläufiger Verjüngungstendenz. Unter den übrigen Halbschattbaumarten hebt sich eine Gruppe heraus, welche sich in geschlossenen Beständen vorausverjüngt und nach Störung in die Baumschicht vordringt. Pionierbaumarten bleiben in Naturwaldreservaten weitestgehend auf Sonderstandorte, wo ihre Verjüngung viel Licht vorfindet, beschränkt.