大多数心理健康障碍在青春期表现出来，与神经生物学和环境因素的多重相互作用有关。新开发的流形学习技术不是孤立地考虑这些因素，而是可以模拟大脑与环境的相互作用，与目前的方法相比，这大大提高了对现有心理健康症状的检测和对未来症状的预测。

《生物精神病学：认知神经科学和神经影像学》的研究强调了结合青少年大脑及其发育环境来考虑青少年大脑的重要性。

人们越来越需要建立更复杂但更细致的人类生物学和行为模型，尤其是与心理健康症状的发展相关的模型。尽管这个问题很重要，但大多数工作仍然将大脑和环境视为孤立的或单变量和线性相互作用。

这项研究的共同主要作者、耶鲁大学心理学系硕士、哲学硕士、博士候选人 May I. Conley 表示：“长期以来，发展科学家一直面临着测试许多显而易见的理论的挑战。从社区到家庭，我们认识到青少年在环境中的经历和神经生物学都会影响情绪和行为的发展。然而，我们还没有准确捕捉这种互动复杂性的方法。”

为了解决这个问题，研究人员转向了流形学习，这是一类很有前途的算法，用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 等高维生物医学数据中发现潜在结构。他们开发了外源性 PHATE (E-PHATE) 算法来模拟大脑与环境的相互作用。他们使用青少年大脑和认知发展 (ABCD) 数据集，使用 E-PHATE 嵌入参与者在情绪和认知处理过程中的大脑激活来预测认知和情绪及行为症状的个体差异，无论是横向还是纵向。