Towards a comprenhension of spatiotemporal brain dymamics in psychotic disorders a whole-brain computational perspective based on fMRI

Abstract

Psychotic disorders are highly heterogeneous, complicating diagnosis and treatment. The mechanisms underlying these disorders are still unclear, and bridging the gap between neural properties and impairments remains a challenge. This thesis aims at exploring alterations in resting-state functional dynamics in psychotic disorders applying computational approaches to different fMRI datasets. Different stages of disease progression and hierarchical levels were analysed, exploring the interplay between functional and structural alterations. By means of an in silico perturbational approach, we could define a schizophrenia brain state quantifiably distinct from the healthy one and predict locations for brain stimulation which force transitions between brain states. Moreover, by exploring the interplay between the global and local dynamics, we highlighted a potential relevant compensatory mechanism involved in clinical remission and showed a possible role of excitation/inhibition imbalances. These findings contribute to understanding the mechanisms of psychotic disorders and demonstrate the potential of computational approaches in clinical research.

Los trastornos psicóticos son altamente heterogéneos, lo que complica el diagnóstico y el tratamiento. Los mecanismos subyacentes de estos trastornos aún no están claros y superar la brecha entre las propiedades neurales y los deterioros sigue siendo un desafío. Esta tesis tiene como objetivo explorar las alteraciones en la dinámica funcional en reposo en los trastornos psicóticos mediante enfoques computacionales aplicados a diferentes conjuntos de datos de resonancia magnética funcional (fMRI). Se analizaron diferentes etapas de progresión de la enfermedad y niveles jerárquicos, explorando la interacción entre las alteraciones funcionales y estructurales. Mediante un enfoque de perturbación in silico, pudimos definir un estado cerebral de esquizofrenia cuantitativamente distinto al estado saludable y predecir ubicaciones para la estimulación cerebral que provocan transiciones entre estados cerebrales. Además, al explorar la interacción entre las dinámicas globales y locales, destacamos un posible mecanismo compensatorio relevante involucrado en la remisión clínica y mostramos un posible papel de los desequilibrios de excitación/inhibición. Estos hallazgos contribuyen a la comprensión de los mecanismos de los trastornos psicóticos y demuestran el potencial de los enfoques computacionales en la investigación clínica.