İlk atak psı̇koz olgularında, negatı̇f semptomlara olan tedavı̇ yanıtının yapısal MR ı̇le predı̇kte edı̇lmesı̇
Prediction of treatment response to negative symptoms usı̇ng structural MR in patients with first episode psychosı̇s
Yazar: DAMLA KASAP ÜSTÜNDAĞ
Danışman: PROF. DR. GÜL KARAÇETİN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Çocuk ve Ergen Psikiyatrisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Psikiyatri = Psychiatry
Dizin: Belirti ve semptomlar = Signs and symptoms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Psikiyatrik hastalar = Psychiatric patients ; Psikiyatrik hastalıklar = Psychiatric sickness ; Psikotik bozukluklar = Psychotic disorders

Özet:
AMAÇ: Çalışmamızın amacı çocuk ve ergen yaş grubunda görüldüğünde özellikle yıkıcı gidebilen ve önemli işlevsellik kaybına yol açan şizofreni ve diğer psikotik
bozuklukların öncülü olan ilk atak psikoz hastalarının negatif semptomlara yönelik tedavi yanıtını predikte eden faktörlerin incelenmesi ve ilişkili beyin bölgelerinin makine öğrenmesi yaklaşımı ile değerlendirilmesidir.
GEREÇ VE YÖNTEM: Araştırmamıza ilk atak psikoz tanısı konan 45 hasta ve OpenNeuro MRI Dataset üzerinden MR görüntüleri elde edilen 12-18 yaş arası 38 sağlıklı kontrol grubu dahil edilmiştir. Sosyodemografik bilgiler, araştırmacı tarafından hazırlanmış sosyodemografik veri formuyla çalışmaya alınan çocuk ve ebeveynlerinden alınmıştır. Hastalara Pozitif ve Negatif Semptom Ölçeği, Pozitif Semptomları Değerlendirme Ölçeği, Negatif Semptomları Değerlendirme Ölçeği, Calgary Şizofrenide Depresyon Ölçeği, Kısa Negatif Semptom Ölçeği, Çocuklar İçin Genel Değerlendirme Ölçeği uygulanmıştır. Sonrasında 1.5 Tesla MRG cihazı kullanılarak MR görüntüleri elde edilmiş ve 3D T1 ağırlıklı MP-RAGE sekanslarıyla elde edilen görüntüler ilgi alanı analizleri için kullanılmıştır. Siemens Healthineers Yapay Zekâ Temelli Manyetik Rezonans Görüntüleme Asistanı ile beyin alt bölümlerinin hacim ölçümleri yapılmıştır.
BULGULAR: Araştırmamıza 45 olgu ve 38 sağlıklı kontrol dahil edilmiştir. Olgu grubumuz sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında beyin hacmi (p=0.008) ve total beyaz madde hacmi (p<0.001) anlamlı ölçüde düşük bulunmuştur. Total gri madde ve kortikal gri madde hacimlerinde ilk atak psikoz hastaları ile sağlıklı kontroller arasında anlamlı farklılık saptanmamıştır. Subkortikal hacim değerleri sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında globus pallidus, kaudat nükleus ve putamen hacimleri anlamlıdüzeyde yüksek bulunmuştur (p<0.001). Ayrıca ventrikül hacimleri sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında 3.ventrikül (p=0.03) ve total ventrikül (p<0.001) hacimleri anlamlı düzeyde yüksek olarak saptanmıştır. Sağ ve sol lateral ventrikül hacimleri ile sağlıklı kontroller arasında anlamlı fark bulunmamıştır. Hipokampüs hacimleri ise sağlıklı kontrollere göre anlamlı düzeyde düşük bulunmuştur (p<0.001).
SONUÇ: İlk atak psikoz hastalarında sağlıklı kontrollere göre beyin yapısal değişiklikleri saptanmıştır. Yapısal MR görüntüleri ve uygulanan ölçek puanları makine öğrenmesi yaklaşımı ile değerlendirildiğinde tedavi öncesi hastalık şiddetinin yapısal MR görüntüleri ile tahmin edilebileceği gösterilmiştir (AUC=0.8). Ayrıca tedavi sonrası 3. aydaki BNSS ve SANS ölçek puanları öngörülmeye çalışılmış ve belirlenen beyin bölgelerine makine öğrenmesi algoritmalarından lojistik regresyon uygulanarak %62 doğruluk oranı ile 3. aydaki BNSS ve SANS ölçek puanları tahmin edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: İlk Atak Psikoz, Negatif Semptom, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Makine Öğrenmesi

Abstract:
PURPOSE: The aim of our study is to examine the factors that predict the treatment response to negative symptoms of first episode psychosis in children and adolescents and to evaluate the associated brain regions with a machine learning approach.
METHOD: Our study included 45 patients diagnosed with first episode psychosis and 38 healthy controls aged 12-18 years, whose MR images were obtained via OpenNeuro MRI Dataset. Sociodemographic information was taken from children and their parents who were included in the study using a sociodemographic data form prepared by the researchers. The Kiddie Schedulefor Affective Disorders and Schizophrenia (K-SADS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Scale for Assesment of Positive Symptoms (SAPS), Scale for Assesment of Negative Symptoms (SANS), Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDRS), Brief Negative Symptom Scale (BNSS), The Children's Global AssessmentScale (CGAS) was applied to the cases. Subsequently MR images have been obtained by using 1.5 Tesla MR devices and images obtained with 3D T1 weighted MP-RAGE sequences have been used for region of interest analysis. Volumes of brain subsections have been measured with Siemens Healthineers İntroduces Artificial İntelligence Based Assistants For Magnetic Resonance İmaging.
RESULTS: Our study were included 45 cases and 38 healthy controls. Brain volume (p=0.008) and total white matter volume (p<0.001) were found to be significantly lower in our case group when compared to healthy controls. There was no significant difference in total gray matter and cortical gray matter volumes between first episode psychosis patients and healthy controls. When subcortical volume values were compared with healthy controls, globus pallidus, caudate nucleus and putamen volumes were found to be significantly higher (p<0.001). In addition, when the ventricular volumes were compared with the healthy controls, the volumes of the third ventricle (p=0.03) and total ventricle (p<0.001) were found to be significantly higher. There was no significant difference between right and left lateral ventricle volumes were compared with the healthy controls. Hippocampal volumes were found to be significantly lower than healthy controls (p<0.001).
CONCLUSION: Brain structural changes were detected in patients with first episode psychosis compared to healthy controls. When the structural MR images and the applied scale scores were evaluated with the machine learning approach, it was shown that the severity of the disease could be estimated with structural MR images before the treatment (AUC=0.8). In addition, BNSS and SANS scale scores at the 3rd month after the treatment were tried to be predicted, and the BNSS and SANS scale scores at the 3rd month were estimated with an accuracy rate of 62% by applying logistic regression from machine learning algorithms to the determined brain regions.
Key Words: First Episode Psychosis, Negative Symptom, Magnetic Resonance İmaging, Machine Learning