Imaging Neuroinflammation in Gray and White Matter in Schizophrenia: An In-Vivo PET Study With [18F]-FEPPA
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation and abnormal immune responses have been implicated in schizophrenia (SCZ). Past studies using positron emission tomography (PET) that examined neuroinflammation in patients with SCZ in vivo using the translocator protein 18kDa (TSPO) target were limited by the insensitivity of the first-generation imaging agent [(11)C]-PK11195, scanners used, and the small sample sizes studied. Present study uses a novel second-generation TSPO PET radioligand N-acetyl-N-(2-[(18)F]fluoroethoxybenzyl)-2-phenoxy-5-pyridinamine ([(18)F]-FEPPA) to evaluate whether there is increased neuroinflammation in patients with SCZ. A cross-sectional study was performed using [(18)F]-FEPPA and a high-resolution research tomograph (HRRT). Eighteen patients with SCZ with ongoing psychotic symptoms and 27 healthy volunteers (HV) were recruited from a tertiary psychiatric clinical setting and the community, respectively. All participants underwent [(18)F]-FEPPA PET and magnetic resonance imaging, and PET data were analyzed to obtain [(18)F]-FEPPA total volume of distribution (VT) using a 2-tissue compartment model with an arterial plasma input function, as previously validated. All subjects were classified as high-, medium- or low-affinity [(18)F]-FEPPA binders on the basis of rs6971 polymorphism, and genotype information was incorporated into the analyses of imaging outcomes. No significant differences in neuroinflammation indexed as [(18)F]-FEPPA VT were observed between groups in either gray (F(1,39) = 0.179, P = .674) or white matter regions (F(1,38) = 0.597, P = .445). The lack of significant difference in neuroinflammation in treated patients with SCZ in the midst of a psychotic episode and HV suggests that neuroinflammatory processes may take place early in disease progression or are affected by antipsychotic 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».