Neuronal correlates of appetite regulation in patients with schizophrenia: Is there a basis for future appetite dysfunction?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the undesired metabolic side effects of atypical antipsychotic medication it is important to understand the neuronal basis related to processing of appetite regulation in patients affected by schizophrenia. METHODS: Here we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to assess brain activity in response to food cues and neutral stimuli in twenty patients with schizophrenia and eleven healthy individuals. In addition to clinical and dietary habits assessments, we collected, in patients, measurements of fasting glucose, ghrelin, leptin, insulin, prolactin and lipids blood concentration and we correlated the cerebral activity with clinical and metabolic measures. RESULTS: Both groups engaged a common neuronal network while processing food cues, which included the left insula, primary sensorimotor areas, and inferior temporal and parietal cortices. Cerebral responses to appetitive stimuli in thalamus, parahippocampus and middle frontal gyri were specific only to schizophrenic patients, with parahippocampal activity related to hunger state and increasing linearly over time. Antipsychotic medication dosage correlated positively with a cognitive measure reflecting food cravings, whereas the severity of the disease correlated negatively with a cognitive measure indicating dietary restraint in eating habits. These cognitive variables correlated, in turn, with parahippocampal and thalamic neuronal activities, respectively. CONCLUSIONS: We identified a specific neural substrate underlying cognitive processing of appetitive stimuli in schizophrenia, which may contribute to appetite dysfunction via perturbations in processing of homeostatic signals in relation to external stimuli. Our results also suggest that both antipsychotic medication and the disease severity per se could amplify these effects, via different mechanisms and neuronal networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».