Neurometabolic abnormalities in schizophrenia and depression observed with magnetic resonance spectroscopy at 7 T
Notice bibliographique
Résumé
Background Examining neurometabolic abnormalities in critical brain areas in schizophrenia and major depressive disorder (MDD) may help guide future pharmacological interventions including glutamate-modulating treatments. Aims To measure metabolite concentrations within the anterior cingulate cortex (ACC) and thalamus of people with schizophrenia and people with MDD. Methods Spectra were acquired from 16 volunteers with schizophrenia, 17 with MDD and 18 healthy controls using magnetic resonance spectroscopy on a 7 Tesla scanner. Results In the thalamus, there were lower glycine concentrations in the schizophrenia group relative to control (P=0.017) and MDD groups (P=0.012), and higher glutamine concentrations relative to healthy controls (P=0.009). In the thalamus and the ACC, the MDD group had lower myo-inositol concentrations than the control (P=0.014, P=0.009, respectively) and schizophrenia (P=0.004, P=0.002, respectively) groups. Conclusion These results support the glutamatergic theory of schizophrenia and indicate a potential glycine deficiency in the thalamus. In addition, reduced myo-inositol concentrations in MDD suggest its involvement in the disorder.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».