Prenatal and postnatal animal models of immune activation: Relevance to a range of neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological evidence has established links between immune activation during the prenatal or early postnatal period and increased risk of developing a range of neurodevelopment disorders in later life. Animal models have been used to great effect to explore the ramifications of immune activation during gestation and neonatal life. A range of behavioral, neurochemical, molecular, and structural outcome measures associated with schizophrenia, autism, cerebral palsy, and epilepsy have been assessed in models of prenatal and postnatal immune activation. However, the epidemiology-driven disease-first approach taken by some studies can be limiting and, despite the wealth of data, there is a lack of consensus in the literature as to the specific dose, timing, and nature of the immunogen that results in replicable and reproducible changes related to a single disease phenotype. In this review, we highlight a number of similarities and differences in models of prenatal and postnatal immune activation currently being used to investigate the origins of schizophrenia, autism, cerebral palsy, epilepsy, and Parkinson's disease. However, we describe a lack of synthesis not only between but also within disease-specific models. Our inability to compare the equivalency dose of immunogen used is identified as a significant yet easily remedied problem. We ask whether early life exposure to infection should be described as a disease-specific or general vulnerability factor for neurodevelopmental disorders and discuss the implications that either classification has on the design, strengths and limitations of future experiments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».