Schizophrenia and bipolar disorder are two distinct diagnoses that share symptomology. Understanding the genetic factors contributing to the shared and disorder-specific symptoms will be crucial for improving diagnosis and treatment. In genetic data consisting of 53,555 cases (20,129 bipolar disorder [BD], 33,426 schizophrenia [SCZ]) and 54,065 controls, we identified 114 genome-wide significant loci implicating synaptic and neuronal pathways shared between disorders. Comparing SCZ to BD (23,585 SCZ, 15,270 BD) identified four genomic regions including one with disorder-independent causal variants and potassium ion response genes as contributing to differences in biology between the disorders. Polygenic risk score (PRS) analyses identified several significant correlations within case-only phenotypes including SCZ PRS with psychotic features and age of onset in BD. For the first time, we discover specific loci that distinguish between BD and SCZ and identify polygenic components underlying multiple symptom dimensions. These results point to the utility of genetics to inform symptomology and potential treatment.

The gap between the demand and delivery of mental health services in mainland China can be reduced by validating freely available and psychometrically sound psychological instruments. The present research examined the Chinese version of the 21-item Depression Anxiety Stress Scales (DASS-21). Study 1 administered the DASS-21 to 1,815 Chinese college students and found internal consistency indices (Cronbach's alpha) of .83, .80, and .82 for the Depression, Anxiety, and Stress subscales, respectively, and .92 for the total DASS total. Test-retest reliability over a 6-month interval was .39 to .46 for each of the 3 subscales and .46 for the total DASS. Moderate convergent validity of the Depression and Anxiety subscales was demonstrated via significant correlations with the Chinese Beck Depression Inventory (r = .51 at Time 1 and r = .64 at Time 2) and the Chinese State-Trait Anxiety Inventory (r = .41), respectively. Confirmatory factor analyses supported the original 3-factor model with 1 minor change (nonnormed fit index [NNFI] = .964, comparative fit index [CFI] = .968, and root mean square error of approximation [RMSEA] = .079). Study 2 examined the clinical utility of the Chinese DASS-21 in 166 patients with schizophrenia and 90 matched healthy controls. Patients had higher Depression and Anxiety but not Stress subscale scores than healthy controls. A discriminant function composed of the linear combination of 3 subscale scores correctly discriminated 69.92% of participants, which again supported the potential clinical utility of the DASS in mainland China. Taken together, findings in these studies support the cross-cultural validity of the DASS-21 in China. (PsycINFO Database Record

Traditional association rule mining algorithms only generate a large number of highly frequent rules, but these rules do not provide useful answers for what the high utility rules are. We develop a novel idea of top-K objective-directed data mining, which focuses on mining the top-K high utility closed patterns that directly support a given business objective. To association mining, we add the concept of utility to capture highly desirable statistical patterns and present a level-wise item-set mining algorithm. With both positive and negative utilities, the antimonotone pruning strategy in Apriori algorithm no longer holds. In response, we develop a new pruning strategy based on utilities that allow pruning of low utility itemsets to be done by means of a weaker but antimonotonic condition. Our experimental results show that our algorithm does not require a user specified minimum utility and hence is effective in practice.

A meta-analysis was performed to quantify the association between antisocial behavior (ASB) and performance on neuropsychological executive functioning (EF) measures. This meta-analysis built on Morgan and Lilienfeld's (2000) meta-analysis of the same topic by including recently published studies and by examining a wider range of EF measures. A total of 126 studies involving 14,786 participants were included in the analyses. Antisocial groups performed significantly worse on measures of EF compared with controls, with a grand mean effect size of d= .44. Significant variation occurred in the magnitude of effect sizes calculated across studies. The largest effect sizes were found for criminality (d= .61) and externalizing behavior disorder (d= .54) ASB groups, whereas the smallest effect sizes were found for antisocial personality disorder (d= .19) groups. Larger differences in EF performance were observed across studies involving participants from correctional settings and with comorbid attention deficit and hyperactivity problems. Overall, the results indicated that a robust association exists between ASB and poor EF that held across studies with varied methodological approaches. The methodological issues in the research literature and the implications of the meta-analysis results are discussed, and the directions for future research are proposed.

Most of what we know about antipsychotic drug effects is at the receptor level, distal from the neural system effects that mediate their clinical efficacy. Studying cerebral function in antipsychotic-naive patients with schizophrenia before and after pharmacotherapy can enhance understanding of the therapeutic mechanisms of these clinically effective treatments.To examine alterations of regional and neural network function in antipsychotic-naive patients with first-episode schizophrenia before and after treatment with second-generation antipsychotic medication.Case-control study.Huaxi MR Research Center and Mental Health Centre of the West China Hospital.Thirty-four antipsychotic-naive patients with first-episode schizophrenia were scanned using gradient-echo echo-planar imaging while in a resting state. After 6 weeks of antipsychotic treatment, patients were rescanned. Thirty-four matched healthy control subjects were studied at baseline for comparison purposes.The amplitude of low-frequency fluctuations (ALFF) of blood oxygen level-dependent signals, believed to reflect spontaneous neural activity, was used to characterize regional cerebral function. Functional connectivity across brain regions was evaluated using a seed voxel correlation approach and an independent component analysis. Changes in these measures after treatment were examined to characterize effects of antipsychotic drugs on regional function and functional integration.After short-term treatment with second-generation antipsychotic medications, patients showed increased ALFF, particularly in the bilateral prefrontal and parietal cortex, left superior temporal cortex, and right caudate nucleus. Increased regional ALFF was associated with a reduction of clinical symptoms, and a widespread attenuation in functional connectivity was observed that was correlated with increased regional ALFF.We demonstrate for the first time, to our knowledge, that widespread increased regional synchronous neural activity occurs after antipsychotic therapy, accompanied by decreased integration of function across widely distributed neural networks. These findings contribute to the understanding of the complex systems-level effects of antipsychotic drugs.

The authors used resting-state functional connectivity MRI to evaluate brain networks in patients with refractory and nonrefractory major depressive disorder.In a cross-sectional study, 28 patients with refractory major depression, 32 patients with nonrefractory major depression, and 48 healthy comparison subjects underwent scanning using a gradient-echo echo-planar imaging sequence on a 3-T MR system. Thirteen regions of interest that have been identified in the literature as relevant to mood regulation were selected as seed areas. A reference time series was extracted for each seed and used for voxel-wise correlation analysis with the rest of the brain. Voxel-based comparisons of z-value maps among the three groups were performed using one-way analysis of variance followed by post hoc t tests with age and duration of illness as covariates of no interest.Relative to healthy comparison subjects, both patient groups showed significantly reduced connectivity in prefrontal-limbic-thalamic areas bilaterally. However, the nonrefractory group showed a more distributed decrease in connectivity than the refractory group, especially in the anterior cingulate cortex and in the amygdala, hippocampus, and insula bilaterally; in contrast, the refractory group showed disrupted functional connectivity mainly in prefrontal areas and in thalamus areas bilaterally.Refractory depression is associated with disrupted functional connectivity mainly in thalamo-cortical circuits, while nonrefractory depression is associated with more distributed decreased connectivity in the limbic-striatal-pallidal-thalamic circuit. These results suggest that nonrefractory and refractory depression are characterized by distinct functional deficits in distributed brain networks.

Abstract Stratified medicine holds great promise to tailor treatment to the needs of individual patients. While genetics holds great potential to aid patient stratification, it remains a major challenge to operationalize complex genetic risk factor profiles to deconstruct clinical heterogeneity. Contemporary approaches to this problem rely on polygenic risk scores (PRS), which provide only limited clinical utility and lack a clear biological foundation. To overcome these limitations, we develop the CASTom-iGEx approach to stratify individuals based on the aggregated impact of their genetic risk factor profiles on tissue specific gene expression levels. The paradigmatic application of this approach to coronary artery disease or schizophrenia patient cohorts identified diverse strata or biotypes. These biotypes are characterized by distinct endophenotype profiles as well as clinical parameters and are fundamentally distinct from PRS based groupings. In stark contrast to the latter, the CASTom-iGEx strategy discovers biologically meaningful and clinically actionable patient subgroups, where complex genetic liabilities are not randomly distributed across individuals but rather converge onto distinct disease relevant biological processes. These results support the notion of different patient biotypes characterized by partially distinct pathomechanisms. Thus, the universally applicable approach presented here has the potential to constitute an important component of future personalized medicine paradigms.

Motivation: Empirical findings suggest that negative symptoms of schizophrenia could be improved by cognitive training regime. Goal(s): This study seeks to (1) understand how brain network architecture supporting task performance may be related to negative symptoms and (2) whether better task performance could be linked to differences in intrinsic functional network architecture. Approach: Schizophrenia patients underwent resting state and dual-modality N-back task fMRI scans. Network segregation was summarised using the system segregation index for each network. Results: Functional network segregation during both rest and task was associated with negative symptom severity and task performance. Impact: The current study highlighted the common ground of altered network segregation between negative symptoms and task performance in schizophrenia and encouraged future study on improving negative symptoms and network communication through cognitive training interventions.

Despite advances in the understanding of the reward system and the role of dopamine in recent decades, the heredity of the underlying neural mechanisms is not known. In the present study, a Monetary Incentive Delay (MID) task was used to examine the haemodynamic activation of the nucleus accumbens (NAcc), a key hub of the reward system, in 86 healthy monozygotic twins and 88 dizygotic twins during the anticipation of monetary incentives. The participants also completed self-report measures of pleasure experience. Using a voxel-wise heritability mapping method, activation of the bilateral NAcc during the anticipation of monetary gains was found to have significant heritability (h2 = 0.20-0.49). Moreover, significant shared genetic covariance was observed between pleasure experience and NAcc activation when anticipating monetary gain. These findings suggest that NAcc activation and self-reported pleasure experience may both be heritable, and their phenotypic correlation may be partially explained by shared genetic variation.