Imaging Microglial Activation in Untreated First-Episode Psychosis: A PET Study With [<sup>18</sup>F]FEPPA
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Neuroinflammation and abnormal immune responses are increasingly implicated in the pathophysiology of schizophrenia. Previous positron emission tomography (PET) studies targeting the translocator protein 18 kDa (TSPO) have been limited by high nonspecific binding of the first-generation radioligand, low-resolution scanners, small sample sizes, and psychotic patients being on antipsychotics or not being in the first episode of their illness. The present study uses the novel second-generation TSPO PET radioligand [18F]FEPPA to evaluate whether microglial activation is elevated in the dorsolateral prefrontal cortex and hippocampus of untreated patients with first-episode psychosis. Method: Nineteen untreated patients with first-episode psychosis (14 of them antipsychotic naive) and 20 healthy volunteers underwent a high-resolution [18F]FEPPA PET scan and MRI. Dynamic PET data were analyzed using the validated two-tissue compartment model with arterial plasma input function with total volume of distribution (VT) as outcome measure. All analyses were corrected for TSPO rs6971 polymorphism (which is implicated in differential binding affinity). Results: No significant differences were observed between patients and healthy volunteers in microglial activation, as indexed by [18F]FEPPA VT, in either the dorsolateral prefrontal cortex or the hippocampus. There were no significant correlations between [18F]FEPPA VT and duration of illness, clinical presentation, or neuropsychological measures after adjusting for multiple testing. Conclusions: The lack of significant differences in [18F]FEPPA VT between groups suggests that microglial activation is not present in first-episode psychosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».