Neuroinflammation and Oxidative Stress in Psychosis and Psychosis Risk
Notice bibliographique
Résumé
Although our understanding of psychotic disorders has advanced substantially in the past few decades, very little has changed in the standard of care for these illnesses since the development of atypical anti-psychotics in the 1990s. Here, we integrate new insights into the pathophysiology with the increasing interest in early detection and prevention. First, we explore the role of N-methyl-d-aspartate receptors in a subpopulation of cortical parvalbumin-containing interneurons (PVIs). Postmortem and preclinical data has implicated these neurons in the positive and negative symptoms, as well as the cognitive dysfunction present in schizophrenia. These neurons also appear to be sensitive to inflammation and oxidative stress during the perinatal and peripubertal periods, which may be mediated in large part by aberrant synaptic pruning. After exploring some of the molecular mechanisms through which neuroinflammation and oxidative stress are thought to exert their effects, we highlight the progress that has been made in identifying psychosis prior to onset through the identification of individuals at clinical high risk for psychosis (CHR). By combining our understanding of psychosis pathogenesis with the increasing characterization of endophenotypes that precede frank psychosis, it may be possible to identify patients before they present with psychosis and intervene to reduce the burden of the disease to both patients and families.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».