Multimodal neuroimaging of frontal white matter microstructure in early phase schizophrenia: the impact of early adolescent cannabis use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A disturbance in connectivity between different brain regions, rather than abnormalities within the separate regions themselves, could be responsible for the clinical symptoms and cognitive dysfunctions observed in schizophrenia. White matter, which comprises axons and their myelin sheaths, provides the physical foundation for functional connectivity in the brain. Myelin sheaths are located around the axons and provide insulation through the lipid membranes of oligodendrocytes. Empirical data suggests oligodendroglial dysfunction in schizophrenia, based on findings of abnormal myelin maintenance and repair in regions of deep white matter. The aim of this in vivo neuroimaging project is to assess the impact of early adolescent onset of regular cannabis use on brain white matter tissue integrity, and to differentiate this impact from the white matter abnormalities associated with schizophrenia. The ultimate goal is to determine the liability of early adolescent use of cannabis on brain white matter, in a vulnerable brain. METHODS/DESIGN: Young adults with schizophrenia at the early stage of the illness (less than 5 years since diagnosis) will be the focus of this project. Four magnetic resonance imaging measurements will be used to assess different cellular aspects of white matter: a) diffusion tensor imaging, b) localized proton magnetic resonance spectroscopy with a focus on the neurochemical N-acetylaspartate, c) the transverse relaxation time constants of regional tissue water, d) and of N-acetylaspartate. These four neuroimaging indices will be assessed within the same brain region of interest, that is, a large white matter fibre bundle located in the frontal region, the left superior longitudinal fasciculus. DISCUSSION: We will expand our knowledge regarding current theoretical models of schizophrenia with a more comprehensive multimodal neuroimaging approach to studying the underlying cellular abnormalities of white matter, while taking into consideration the important confounding variable of early adolescent onset of regular cannabis use.
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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 ».