Análises exploratórias em todo o cérebro prevendo binge drinking: Um aprendizado de máquina e pipeline de inferência causal alvo em duas coortes adolescentes
PreprintSaúde PúblicaPré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.
O que aconteceu
Uma literatura considerável encontrou que diferenças neuroanatômicas predizem desfechos de uso de álcool na adolescência. Entretanto, possivelmente devido a pequenas amostras e metodologias inconsistentes/limitadas, ainda não está claro quais características morfométricas específicas são mais preditivas e se também estão causalmente implicadas no início do consumo abusivo. Para predizer diferencialmente a abstinência do binge drinking pelos 16-17 anos, um algoritmo do grupo SuperLearner foi adequado às características estruturais e de difusão da RM aos 9-10 anos na coorte de Desenvolvimento Cérebro e Cognitivo do Adolescente (ABCD). Um modelo separado foi ajustado utilizando o National Consortium on Alcohol and NeuroDevelopment in Adolescence (NCANDA), no qual os preditores de RM foram medidos mais tarde (idades 12-17), mas o resultado do desenvolvimento (binge drinking by age 18) permaneceu semelhante. Os dez principais preditores foram extraídos de cada modelo, e o papel causal destas características escrutinadas usando estimativa de máxima verossimilhança alvo (TMLE).
O que encontraram
O desempenho preditivo na ABCD foi fraco (AUC=.585), mas foi mais forte na CNANDA (AUC=.695). Houve pouca sobreposição nos rankings de características preditivas entre as coortes. A TMLE não revelou efeito causal dos dez principais preditores morfológicos sobre o consumo abusivo de álcool em nenhuma coorte.
Por que isso importa
Não foram encontradas evidências de contribuições causais de qualquer característica cerebral discreta macroestrutural/microestrutural na infância tardia ou adolescência para o consumo abusivo de álcool. Usando métricas mais sofisticadas de estrutura e função cerebral pode produzir melhores insights. Somando-se a evidências prévias de coortes jovens, a neuroanatomia pode ter maior valor preditivo para identificar aqueles em risco de binge drinking adolescente quando medidos na adolescência, em vez de na infância tardia.
Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Exploratory brain-wide analyses predicting binge drinking: A machine learning and targeted causal inference pipeline in two adolescent cohorts
Rachel Visontay, Hollie R. Byrne, Emma Devine, Matthew Sunderland, Lei Fan, Wei Xiong Wen, Maria Perica, Susan F Tapert, Duncan B. Clark, Kate Brody Nooner et al.