Normalizing Endophenotypes of Schizophrenia: The Dip and Draw Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a multifactorial complex genetic disorder generally characterized by a copious and polarized array of features that cause an anomalous perception of reality and social dysfunction. Timely and accurate diagnosis of schizophrenia can be obscured due to comorbidity and treatment is often unsatisfactory. Two models, the dopamine and glutamate hypothesis, attempt to explain the underlying mechanisms of the disease. Importantly, the hypotheses are not mutually exclusive and may work together in the manifestation of schizophrenia, each playing an independent role for a subset of symptoms. Finding causes of the disease has been extremely difficult, largely due to its phenomic complexity. As a consequence, psychiatrists have begun to document endophenotypes, quantifiable symptoms with a molecular basis, for the disease in attempts to deconstruct, simplify and focus schizophrenia research. Endophenotypes can be present in model organisms, allowing for elegant and controlled experimentation. A recently generated reversible animal model of aberrant dopaminergic activity provides support for a novel understanding of how the brain may respond to antipsychotics. A prediction herein named the dip and draw hypothesis is presented to explain discrepancies between the early and delayed-onset hypotheses of antipsychotic action. Although progress in schizophrenia research has been modest over the last century, the recent union of theory and technology may provide the potential for better treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».