Machine learning can be used to define subtypes of psychiatric conditions based on shared biological foundations of mental disorders. Here we analyzed cross-sectional brain images from 4,222 individuals with schizophrenia and 7038 healthy subjects pooled across 41 international cohorts from the ENIGMA, non-ENIGMA cohorts and public datasets. Using the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) algorithm, we identify two distinct neurostructural subgroups by mapping the spatial and temporal 'trajectory' of gray matter change in schizophrenia. Subgroup 1 was characterized by an early cortical-predominant loss with enlarged striatum, whereas subgroup 2 displayed an early subcortical-predominant loss in the hippocampus, striatum and other subcortical regions. We confirmed the reproducibility of the two neurostructural subtypes across various sample sites, including Europe, North America and East Asia. This imaging-based taxonomy holds the potential to identify individuals with shared neurobiological attributes, thereby suggesting the viability of redefining existing disorder constructs based on biological factors.
- MeSH
- algoritmy * MeSH
- dospělí MeSH
- hipokampus diagnostické zobrazování patologie MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- magnetická rezonanční tomografie * MeSH
- mozek diagnostické zobrazování patologie MeSH
- neurozobrazování MeSH
- průřezové studie MeSH
- reprodukovatelnost výsledků MeSH
- schizofrenie * diagnostické zobrazování patologie MeSH
- šedá hmota * diagnostické zobrazování patologie MeSH
- strojové učení MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- Geografické názvy
- Evropa MeSH
- Severní Amerika MeSH