Rete gerarchica di fusione multi-atlas per un'analisi robusta e interpretabile cross-site dei connettomi funzionali nel disturbo depressivo maggiore

Il disturbo depressivo maggiore (DDM) si caratterizza per alterazioni diffuse nelle reti cerebrali funzionali. Tuttavia, i biomarcatori basati sui connettomi spesso dipendono da una singola parcellazione cerebrale, mostrando limitata robustezza e interpretabilità biologica nei diversi siti di acquisizione. In questo studio è stata proposta una rete gerarchica di fusione multi-atlas (HMAF-Net) per un'analisi cross-site robusta e interpretabile dei connettomi funzionali nel DDM. HMAF-Net integra atlanti anatomici e funzionali eterogenei mediante nodi di fusione condivisi che fungono da ancore latenti per l'allineamento semantico tra atlas. Per ciascun atlante, la rete estrae descrittori nodali e utilizza un'assegnazione morbida sparsa basata su Transformer con obiettivo contrastivo strutturale per l'allineamento in uno spazio semantico comune, mantenendo però informazioni specifiche. Gli embedding risultanti supportano classificazione a livello di soggetto e mappatura spaziale per localizzazione di biomarcatori e associazioni imaging-transcriptomiche. Valutata sul dataset multi-sito REST-meta-MDD (N = 1.611) con validazione incrociata a dieci fold, HMAF-Net ha raggiunto 72,28% di accuratezza e 71,49% di AUC, superando baselines rappresentativi. In una valutazione leave-one-site-out ha ottenuto 77,48% di accuratezza media, confermando variabilità residue legate a dimensione coorte e movimento della testa. La validazione esterna su due dataset indipendenti ha supportato la generalizzabilità. Le alterazioni spaziali osservate hanno coinvolto circuiti fronto-limbici e le reti default-mode e salience, correlando inoltre con gradienti di espressione del cervello umano e arricchite per vie sinaptiche e di neurotrasmissione. HMAF-Net integra quindi allineamento cross-atlas, analisi cross-site e interpretazione trascrittomica, generando embedding compatti e riproducibili per lo sviluppo di biomarcatori meccanicistici nel DDM.