队列研究和随机临床试验(相关的)可以提供承诺和有价值的证据的早期识别高危个体,通知和指导早期干预措施和提供以证据为基础的卫生服务。然而,个体差异或异质性,嵌入各种neurophenotypes被认为是经常变化的主要来源在争议和矛盾的结果。

特别是大脑系统的预测建模和评估已成为挑战由于多种混杂因素,比如时间和生物年龄、神经疾病和精神疾病的风险,其他大脑状态,药物和剂量,或干预模式。因此需要研究提高我们理解如何量化模型,分析和度量队列研究和临床试验的个体差异。理解这些差异在多大程度上可以被解码为生物标记物或者表型也可以帮助解释大脑健康的个性化的轨迹。

这个特殊的问题寻求探索如何模仿特定疾病neurophenotypes从不同层次和维度,如年龄、inter-individual,自身内在,其中,利用定量措施如网络复杂性,基于主体和蒙特卡罗模拟,结构方程模型、贝叶斯网络、数据驱动的分析和可靠性理论的研究。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 小说标记预测神经和精神疾病的治疗反应
• 针对疾病的neurophenotypes新兴分析策略
• 修改的的影响因素,如血管风险,疾病进展
• 实现复杂的认知弹性或相互依赖的系统
• 行为建模对脑部疾病的诊断和预后
• 复杂性和不确定性对treatment-induced神经可塑性的影响
• 脆弱性和恢复系统对抗衰老和neuroprogression造型