MH
Martin Herrmann
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(78% Open Access)
Cited by:
2,481
h-index:
58
/
i10-index:
153
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Lack of evidence for predictive utility from resting state fMRI data for individual exposure-based cognitive behavioral therapy outcomes: A machine learning study in two large multi-site samples in anxiety disorders

Kevin Hilbert et al.May 25, 2024
Data-based predictions of individual Cognitive Behavioral Therapy (CBT) treatment response are a fundamental step towards precision medicine. Past studies demonstrated only moderate prediction accuracy (i.e. ability to discriminate between responders and non-responders of a given treatment) when using clinical routine data such as demographic and questionnaire data, while neuroimaging data achieved superior prediction accuracy. However, these studies may be considerably biased due to very limited sample sizes and bias-prone methodology. Adequately powered and cross-validated samples are a prerequisite to evaluate predictive performance and to identify the most promising predictors. We therefore analyzed resting state functional magnet resonance imaging (rs-fMRI) data from two large clinical trials to test whether functional neuroimaging data continues to provide good prediction accuracy in much larger samples. Data came from two distinct German multicenter studies on exposure-based CBT for anxiety disorders, the Protect-AD and SpiderVR studies. We separately and independently preprocessed baseline rs-fMRI data from n = 220 patients (Protect-AD) and n = 190 patients (SpiderVR) and extracted a variety of features, including ROI-to-ROI and edge-functional connectivity, sliding-windows, and graph measures. Including these features in sophisticated machine learning pipelines, we found that predictions of individual outcomes never significantly differed from chance level, even when conducting a range of exploratory post-hoc analyses. Moreover, resting state data never provided prediction accuracy beyond the sociodemographic and clinical data. The analyses were independent of each other in terms of selecting methods to process resting state data for prediction input as well as in the used parameters of the machine learning pipelines, corroborating the external validity of the results. These similar findings in two independent studies, analyzed separately, urge caution regarding the interpretation of promising prediction results based on neuroimaging data from small samples and emphasizes that some of the prediction accuracies from previous studies may result from overestimation due to homogeneous data and weak cross-validation schemes. The promise of resting-state neuroimaging data to play an important role in the prediction of CBT treatment outcomes in patients with anxiety disorders remains yet to be delivered.
0

Autosomal Recessive Alzheimer’s disease (arAD): homozygosity mapping of genomic regions containing arAD loci

Sonia Moreno‐Grau et al.Feb 11, 2020
ABSTRACT Long runs of homozygosity (ROH) are contiguous stretches of homozygous genotypes, which are a footprint of recent inbreeding and recessive inheritance. The presence of recessive loci is suggested for Alzheimer’s disease (AD). However, the search for recessive variants has been poorly assessed to date. To investigate homozygosity in AD, we performed a fine-scale ROH analysis including 21,100 individuals from 10 cohorts of European ancestry (11,919 AD cases and 9,181 controls). We detected an increase of homozygosity in AD cases compared to controls [β FROH (CI95%) = 0.051 (0.023 – 0.078); P = 3.25 x 10 -4 ]. ROHs increasing the risk of AD (OR > 1) were significantly overrepresented compared to ROHs increasing protection (p < 2.20 x 10 -16 ). The top associated ROH with AD risk (β (CI95%) = 1.09 (0.48 ‒ 1.48), p value = 9.03 x 10 -4 ) was detected upstream the HS3ST1 locus (chr4:11,189,482‒11,305,456), previously related to AD. Next, to construct a homozygosity map of AD cases, we selected ROHs shared by inbred AD cases extracted from an outbred population. We used whole-exome sequencing data from 1,449 individuals from the Knight-ADRC-NIA-LOAD (KANL) cohort to identify potential recessive variants in candidate ROHs. We detected a candidate marker, rs117458494, mapped in the SPON1 locus, which has been previously associated with amyloid metabolism. Here, we provide a research framework to look for recessive variants in AD using outbred populations. Our results showed that AD cases have enriched homozygosity, suggesting that recessive effects may explain a proportion of AD heritability.
0

Impact of NPSR1 gene variation on the neural correlates of phasic and sustained fear in spider phobia – an imaging genetics and independent replication approach

Elisabeth Leehr et al.Aug 21, 2024
Abstract The functional neuropeptide S receptor 1 (NPSR1) gene A/T variant (rs324981) is associated with fear processing. We investigated the impact of NPSR1 genotype on fear processing and on symptom reduction following treatment in individuals with spider phobia. A replication approach was applied (discovery sample: Münster (MS) nMS=104; replication sample Würzburg (WZ) nWZ=81). Participants were genotyped for NPSR1 rs324981 (T-allele carriers [risk] versus AA homozygotes [no-risk]). A sustained and phasic fear paradigm was applied during functional magnetic resonance imaging. A one-session virtual reality exposure treatment (VRET) was conducted. Change of symptom severity from pre to post treatment and within session fear reduction were assessed. T-allele carriers in the discovery sample displayed lower anterior cingulate cortex (ACC) activation compared to AA homozygotes independent of condition. For sustained fear, this effect was replicated within a small cluster and medium effect size. No association with symptom reduction was found. Within-session fear reduction was negatively associated with ACC activation in T-allele carriers in the discovery sample. NPSR1 rs324981 genotype might be associated with fear processing in the ACC in spider phobia. Interpretation as potential risk-increasing function of the NPSR1 rs324981 T-allele via impaired top-down control of limbic structures remains speculative. Potential association with symptom reduction warrants further research.
0

Functional near-infrared spectroscopy and vagus somatosensory evoked potentials add to the power of established parameters such as poor cognitive performance, dsyosmia and APOe genotype to predict cognitive decline over 8 years in the elderly

Martin Herrmann et al.Nov 13, 2024
Abstract Alzheimer’s dementia is the main cause of cognitive impairment in people over the age of 65, with Alzheimer’s disease starting presumably 10–15 years before the onset of clinical symptoms. It is therefore important to recognize dementia at an early stage and identify possible predictors. The existing methods, like different parameters of ß-Amyloid and Tau quantification in cerebrospinal fluid (CSF) or the living brain by measure of PET, are invasive and expensive. Therefore, the present study investigates the predictive value of a battery of clinical, neuropsychological, and blood parameters as well as two neurophysiological methods (functional near-infrared spectroscopy [fNIRS] and vagus somatosensory evoked potentials [VSEP]) which are easy to perform, less invasive and cost-efficient, for developing cognitive impairments in the elderly. In this longitudinal, prospective study, we enrolled 604 healthy participants between 70 and 77 years of age. The participants were invited back after a mean time interval of 3 years and 11 months, and after 7 years and 8 months, and their cognitive impairments were determined. Here we show that the development of cognitive impairments after approximately 8 years can be predicted not only by previously known risk factors such as ApoE4 risk alleles, dysosmia, or poor cognitive performance at baseline but that latency prolongation in the VSEP and altered functional activation patterns measured by NIRS at baseline also provide additional predictive value. We therefore suggest that both neurophysiological parameters, VSEP and NIRS, should be included in future studies, investigating the prediction of dementia. Dementia ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02224326.