Konu Görüntülerinin Permütasyonu ile Tohum Bazlı d Haritalama Kullanılarak Voxel Tabanlı Nörogörüntüleme Çalışmalarının Meta-analizi (SDM-PSI)
27 Kasım 2019
Konu Görüntülerinin Permütasyonu (SDM-PSI) ile Tohum bazlı d Haritalama kullanarak voksel bazlı nörogörüntüleme çalışmalarının meta-analizini nasıl yapacağımızı ayrıntılı olarak anlatıyoruz.
Tohum bazlı d haritalama çelişkili görünebilir meta-analiz nörogörüntüleme çalışmaları koymak için bir yöntemdir. Örneğin, OKB gri madde anormallikleri çalışmaları sonuçları. Önceki meta-analitik yöntemler, çalışmaların bir nedende mi yoksa başka bir nedende mi daha fazla istatistiksel zirveyi desteklediğini yaygın olarak değerlendirirken, SDM-PSI belirli bir nedende bir etki olup olmadığını değerlendirmektedir.
Araştırmacılar çoğunlukla psikolojik fonksiyonlar ve nöropsikiyatrik bozuklukların nöral yüzeyleri araştırmak için SDM kullanmış, hangi fMRI içerebilir, VBM, DTI, PET veya SBM çalışmaları. SDM-PSI kullanımı şimdiye kadar oldukça basittir. Ancak, doğru bir meta-analiz yapmak için en önemli adımlar doğru bir meta-analiz planı tasarlamak ve verileri dikkatle toplamaktır.
Kapsamlı bir arama yapmak için, ilgi veritabanını açın ve dahil etme ölçütlerini karşılayacak herhangi bir çalışmanın aranmasına olanak sağlayacak çeşitli anahtar kelimeler girin. Daha sonra, alınan çalışmaların sayısını ve her nedenden dolayı dışlanan çalışma sayısını kaydedin. Bu sayılarla bir PRISMA akış diyagramı oluşturmayı düşünün.
Ayıklamak, Z değerlerini ve P değerlerini T değerlerine dönüştürmek için belirli verileri bulmak için ilgi makalelerini okuduktan sonra, SDM-PSI yazılımındaki zirveleri dönüştür'ü tıklatın. Daha sonra, t-değerlerinin işaretine nasıl karar verilebilen kılavuz için tabloyu kullanarak, artış zirveleri için pozitif T değerlerini ve negatif T-değerlerini kullanın. İki örnek çalışmada, MRSinyali hastalarda kontrollerden daha yüksek olduğunda pozitif T-değerleri kullanırsınız.
Mri sinyali hastalarda kontrollerden daha düşük olduğunda negatif T-değerleri kullanın. Verileri SDM-PSI'ya tanıtmak için SDM-PSI grafik kullanıcı arabirimini açın ve Hakkında sıçrama penceresini kapatın. Meta çözümlemesi için yeni boş bir dizin seçmek için meta çözümlemesi değiştir'i tıklatın.
Çalışmalardan genel bilgi girişi yapmak için SDM tablo düzenleyicisini tıklatın ve zirvelerin koordinatlarını ve T değerlerini yazmak için her çalışma için bir metin dosyası oluşturmak için bir metin düzenleyicisi açın. Dosyayı, kullanılan yazılım programını ve stereotaktik alanı adlandırın. Verilerin önceden işlenmesi için ön işleme düğmesini tıklatın, Modality etiketli liste kutusundaki çalışmaların modalitesini seçin ve Tamam'a basın. Daha sonra konu görüntüleri programının permütasyon potansiyel etki boyutları alt ve üst sınırlarının haritaları hesaplanırken birkaç dakika bekleyin.
Ana analizi gerçekleştirmek için Ortalama düğmesini tıklatın ve Tamam'a basın. SDM-PSI çoklu imputasyon ve meta-analizi yaptıktan sonra Eşik'i tıklatın, ana çözümlemenin düzeltilmemiş P değerlerini seçin ve Tamam'ı tıklatın. SDM-PSI, sonuçları görselleştirmek için hem MRIcron'u hem de sonuçların ayrıntılı bir raporunu içeren bir web sayfasını otomatik olarak açacaktır. Liste kutusundaki ana çözümlemesi seçmek için aile açısından hata düzeltmeyi tıklatın ve Tamam'ı tıklatın. SDM-PSI programı permütasyon testini birkaç saat veya gün içinde gerçekleştirecektir. Geri kalanının sonunda Threshold'u tıklatın, ana çözümlemekten TFCE düzeltmesini seçin ve Tamam'ı tıklatın. Program otomatik olarak sonuçları görselleştirmek için hem MRIcron ve analiz ayrıntılı bir rapor ile bir web sayfası açılacaktır.
Heterojenlik, yayın önyargısı ve derecelendirme için ayıklama'yı tıklatın, ana analizden bir tepe seçin ve Tamam tuşuna basın. Program otomatik olarak bu P.Record heterojenlik I-kare istatistik istatistikleri ile bir web sayfası açılacaktır. Sonraki Önyargı Testi düğmesini tıklatın, ana analizden bir tepe seçin ve Tamam'ı tıklatın. Program otomatik olarak bir huni arsa ve küçük çalışma etkisi ve aşırı önemi için bir test için bir test sonuçları ile bir web sayfası açılacaktır. Ardından üst teki araç kutusundan Kanıt Derecelendirme düğmesini tıklatın.
Liste kutusundan ana çözümlemesi seçin ve sonuçları görüntülemek için Tamam'ı tıklatın. Bu temsili haritalarda görüldüğü gibi, OKB'li hastalarda dorsal ön singulat medial frontal kortekste istatistiksel olarak anlamlı olarak daha küçük gri madde hacmi vardır. Küme orta derecede küçüktür ve esas olarak Brodmann alanı 32'de yer alır ve kümenin en yüksek noktası olan MNI iki, 32, 32 z değeri 4,97 ve aile açısından hata oranı düzeltilmiş P değeri 0,01'dir.
Bu veri analizinde, düşük I-kare istatistik çok küçük heterojenlik gösterir ve huni çizim asimetrileri göstermez. Başarılı bir meta-analizin temel yönleri net dahil etme ve dışlama kriterlerinin oluşturulması, verilerin dikkatli bir şekilde toplanması ve sonuçların P-değerleriyle sınırlanmamasıdır. SDM-PSI, kullanıcıların çalışma gruplarının meta-gresions veya meta-sıkıştırmalarını gerçekleştirebilecekleri veya analizle karşılaştırabilecekleri genel doğrusal modeli içerir.
Birçok SDM meta-analiz kendi özel alanları üzerinde önemli bir etkisi vardır. Örneğin, çeşitli meta-analizde dehb gözlenen beyin anormallikleri üzerinde uyarıcıilginç etkileri ortaya koymuştur.
Genel Bakış
Bu makale, Konu Görüntülerinin Permütasyonu ile Tohum tabanlı d Haritalama (SDM-PSI) yöntemi kullanılarak voksel tabanlı nörogörüntüleme çalışmalarının meta-analiz sürecini ayrıntılandırmaktadır. Yöntem, özellikle OKB gibi durumlardaki gri madde anomalilerine ilişkin, çelişkili görünebilen çeşitli çalışmalardan elde edilen sonuçların uzlaştırılmasını amaçlamaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Nörogörüntüleme
- Meta-analiz
Arka Plan
- Tohum tabanlı d haritalama (SDM), nörogörüntüleme çalışmalarındaki tutarsızlıkları giderir.
- SDM, çeşitli psikolojik işlevlere ve nöropsikiyatrik bozukluklara uygulanmıştır.
- Önceki yöntemlerin aksine SDM-PSI, yalnızca istatistiksel pikleri değil, etkilerin varlığını değerlendirir.
- Başarılı bir meta-analiz için net dahil etme kriterleri ve dikkatli veri toplama kritik öneme sahiptir.
Çalışmanın Amacı
- SDM-PSI kullanarak meta-analiz gerçekleştirme adımlarını göstermek.
- Nörogörüntüleme verilerinin ön işleme ve analiz süreçlerine dair bilgiler sunmak.
- Nörogörüntüleme çalışmalarının nöropsikiyatrik bozuklukların anlaşılması üzerindeki etkisini vurgulamak.
Kullanılan Yöntemler
- Nörogörüntüleme verilerinin meta-analizi için temel platform olarak SDM-PSI yazılımı kullanılmıştır.
- Çalışma, fMRI ve PET gibi çeşitli görüntüleme modalitelerini içeren, OKB ile ilgili nörogörüntüleme çalışmalarına odaklanmaktadır.
- Temel metodolojik adımlar; bir meta-analiz planının tasarlanması, veri toplama ve SDM-PSI arayüzü kullanılarak istatistiksel değerlerin dönüştürülmesini içerir.
- Veri ön işleme ve ana analizin yürütülmesi gibi kritik adımlar vurgulanmıştır.
Ana Sonuçlar
- OKB'li hastalarda, belirli beyin bölgelerinde belirgin gri madde hacmi azalmaları görülmüştür.
- İstatistiksel analizler, mevcut çalışmalardaki heterojenlik ve potansiyel yanlılıklarla ilgili önemli bulgular ortaya koymuştur.
- Sonuçlar, nörogörüntüleme etkilerini ve uzamsal dağılımları ortaya çıkarmada SDM-PSI'nın pratik uygulamasını örneklendirmiştir.
- SDM-PSI yöntemlerinin gelecekteki nörogörüntüleme meta-analizlerinde nasıl kullanılabileceğine dair temel içgörüler sağlanmıştır.
Sonuçlar
- Bu çalışma, nörogörüntüleme çalışmalarının kapsamlı meta-analizlerini gerçekleştirmek için SDM-PSI'nin faydasını ortaya koymaktadır.
- Bulgular, çalışmalar arasındaki tutarsızlıkların ortaya çıkarılmasında dikkatli metodolojik yaklaşımların önemini vurgulamaktadır.
- Sonuçların doğurguları, psikiyatrik bozukluklardaki nöroanatomik varyasyonların anlaşılmasını geliştirmektedir.
Sıkça Sorulan Sorular
Yönetici Endüstriyel Uygunluğu
Nörofarmakoloji ve MSS ilaç geliştirme süreçlerinde, çelişkili nörogörüntüleme bulgularının uzlaştırılması, hedef doğrulama ve mekanizmaya dayalı risk azaltma açısından kritik öneme sahiptir. SDM-PSI, etki gücünü nicelleştirip yanlılığı değerlendirerek ikili anlamlılık testlerinin ötesine geçer ve erken keşif aşamasında daha güvenilir devam/dur kararları alınmasını sağlar. Bu yaklaşım, ikili sonuçlar yerine sürekli bir kanıt derecelendirmesi sunarak portföy önceliklendirmesini destekler.
Biyofarma Ar-Ge'de Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Gözlemlenen nörogörüntüleme etkilerinin yalnızca anlamlı pikleri saymak yerine, sıfır olmayan değerlere sahip olup olmadığını değerlendirerek terapötik hipotezleri sorgular.
- Operasyonel Değer: Etki büyüklüğü tahmini ve yanlılık tespiti yoluyla yolakların netleştirilmesini sağlayarak hatalı hedef varsayımlarını azaltır.
- Öngörücü Değer: Anlamlılık düzeyleri ve veri miktarı genelinde kanıt gücünü derecelendirerek öngörücü güveni destekler ve hedef önceliklendirmesine bilgi sağlar.
Tarama ve Assay Geliştirme
- Analiz Hazırlığı: Nicelendirilmiş belirsizliğe sahip tekrarlanabilir etki haritaları oluşturarak, alt akış taramaları için doğrulanmış nörogörüntüleme biyobelirteçlerini hazırlar.
- Kantitatif Çıktılar: Güvenilir bileşik tarama kararlarına olanak tanıyan sürekli etki büyüklüğü tahminleri (d-değerleri) ve heterojenlik metrikleri (I-kare) üretir.
- Platformun Yeniden Kullanımı: Standartlaştırılmış iş akışı, keşif kampanyaları boyunca tutarlı biyobelirteç doğrulaması için çapraz modalite uygulamasını (fMRI, VBM, DTI, PET) destekler.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Translasyonel Süreklilik: Yanlılık değerlendirmesi içeren hastalıkla ilgili etki haritaları sağlayarak keşif ve preklinik doğrulama arasında köprü kurar ve mekanistik risk azaltmayı destekler.
- Risk Ayarlı İlerleme: Kanıt derecelendirme kriterleri (anlamlılık düzeylerini, veri miktarını, küçük çalışma etkisini, aşırı anlamlılığı kapsayacak şekilde), preklinik devam/dur kararlarına temel oluşturur.
- Biyobelirteç Uyumu: Uzaysal olarak spesifik ve yanlılıktan arındırılmış etki haritaları aracılığıyla, görüntüleme biyobelirteçlerinin fenotipik sonuçlarla uyumlu hale getirilmesini sağlar.
İş Akışı ve Boru Hattı Entegrasyonu
SDM-PSI; hipotez testini ve mekanistik risk azaltmayı destekleyen, nicel ve yanlılığa duyarlı nörogörüntüleme kanıtları sağlayarak hedef doğrulamadan öncü bileşik tanımlamaya ve preklinik çalışmalara kadar uzanan keşif sürekliliğine entegre olur.
- Keşif Biyolojisi: Sıfır olmayan etkileri değerlendirerek ve etki boyutlarını tahmin ederek, basit pik sayımının ötesine geçip biyolojik etkinin nicelleştirilmesini sağlayarak hipotez testlerini destekler.
- Tarama: Farklı modaliteler genelinde güvenilir bileşik değerlendirmesine olanak tanıyan, nicel çıktılara (T-değerleri, d-değerleri, P-değerleri) sahip, analize hazır ve tekrarlanabilir etki haritaları sunar.
- Analitik: Fonksiyonlar arası yorumlama için heterojenlik (I-kare), yanlılık testleri (huni grafiği, aşırı anlamlılık) ve derecelendirilmiş kanıt seviyelerini içeren istatistiksel çıktılar sağlar.
- Translasyonel Araştırma: Nicelleştirilmiş belirsizlik ve yanlılık değerlendirmesi ile hastalıkla ilgili etki haritaları (örneğin, OKB gri madde hacmi) aracılığıyla preklinik süreklilikle bağlantı kurar.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Psikiyatrik endikasyonlar ve görüntüleme modaliteleri genelinde uygulanabilir, tekrarlanan yöntem geliştirme süreçlerini azaltan, yeniden kullanılabilir bir nörogörüntüleme meta-analiz platformu oluşturur.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Etki büyüklüğü tahmini yoluyla öngörücü güven, sıfır olmayan etki değerlendirmesi aracılığıyla hedef doğrulaması, biyolojik etkilerin nicelleştirilmesiyle mekanistik belirsizliğin azaltılması.
- Operasyonel Değer: Önceden tanımlanmış ön işleme ve analiz hatları aracılığıyla standartlaştırma, permütasyon tabanlı çıkarım yoluyla tekrarlanabilirlik, çalışmalar ve modaliteler arası ölçeklenebilirlik.
- Stratejik Değer: Kanıt derecelendirmesi yoluyla daha iyi devam/durdur kararları, yanlış hedef takibinin azaltılmasıyla sermaye verimliliği, erken yanlılık tespiti yoluyla geç aşama biyolojik risklerin azaltılması.
- Portföy Etkisi: Derecelendirilmiş kanıtlar (anlamlılık düzeyleri, veri miktarı, yanlılık tespiti) kullanılarak risk ayarlı önceliklendirme, sürekli etki metrikleriyle bilgilendirilmiş ilerleme kararları.
Uygulama Hususları
- Nörogörüntüleme meta-analizi, permütasyon testlerinin istatistiksel yorumlanması ve yanlılık değerlendirme yöntemleri (huni grafikleri, aşırı anlamlılık testleri) konusunda uzmanlık.
- SDM-PSI yazılım altyapısı, permütasyon testi kapasitesi (analiz başına saatler/günler) ve sonuçların yorumlanması için görselleştirme araçları (MRIcron).
- Dahil etme/hariç tutma kriterlerinin, veri çıkarma protokollerinin (Z/P değerlerinin T-değerlerine dönüştürülmesi) ve stereotaktik uzay raporlamasının (MNI/Talairach) ekipler arası standardizasyonu.
- SDM-PSI'da modaliteye özgü ön işleme gerektiren nörogörüntüleme modaliteleri (fMRI, VBM, DTI, PET, SBM) genelindeki adaptasyon değerlendirmeleri.
- Pratik kısıtlamalar arasında birincil çalışma kalitesine olan bağımlılık, yayınlanmamış negatif sonuçlardan kaynaklanabilecek potansiyel yanlılık ve büyük veri setleri için permütasyon testinin hesaplama gereksinimleri yer almaktadır.
Biyofarma SSS
Chapters in this video
0:04
Title
0:59
Exhaustive Search and Data Collection
2:03
Seed-Based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI) Data Introduction
2:42
Pre-Processing and Main Analysis
4:08
Heterogeneity, Publication Bias, and Grading
4:53
Results: Representative Smaller Gray Matter Volume Analyses
5:38
Conclusion
