Study design features increase replicability in brain-wide association studies

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作者
Kaidi Kang,Jakob Seidlitz,Richard A.I. Bethlehem,Jiangmei Xiong,Megan T. Jones,Kahini Mehta,Arielle S. Keller,Ran Tao,Anita Randolph,Bart Larsen,Brenden Tervo‐Clemmens,Eric Feczko,Óscar Miranda-Domínguez,Scott M. Nelson,Aaron Alexander‐Bloch,Damien A. Fair,Jonathan S. Schildcrout,Damien A. Fair,Theodore D. Satterthwaite,Aaron Alexander‐Bloch
出处
期刊:Nature [Nature Portfolio]
卷期号:636 (8043): 719-727 被引量:31
标识
DOI:10.1038/s41586-024-08260-9
摘要

Abstract Brain-wide association studies (BWAS) are a fundamental tool in discovering brain–behaviour associations 1,2 . Several recent studies have shown that thousands of study participants are required for good replicability of BWAS 1–3 . Here we performed analyses and meta-analyses of a robust effect size index using 63 longitudinal and cross-sectional MRI studies from the Lifespan Brain Chart Consortium 4 (77,695 total scans) to demonstrate that optimizing study design is critical for increasing standardized effect sizes and replicability in BWAS. A meta-analysis of brain volume associations with age indicates that BWAS with larger variability of the covariate and longitudinal studies have larger reported standardized effect size. Analysing age effects on global and regional brain measures from the UK Biobank and the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, we showed that modifying study design through sampling schemes improves standardized effect sizes and replicability. To ensure that our results are generalizable, we further evaluated the longitudinal sampling schemes on cognitive, psychopathology and demographic associations with structural and functional brain outcome measures in the Adolescent Brain and Cognitive Development dataset. We demonstrated that commonly used longitudinal models, which assume equal between-subject and within-subject changes can, counterintuitively, reduce standardized effect sizes and replicability. Explicitly modelling the between-subject and within-subject effects avoids conflating them and enables optimizing the standardized effect sizes for each separately. Together, these results provide guidance for study designs that improve the replicability of BWAS.
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