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Enregistrement W2600971053 · doi:10.1093/schbul/sbx024.066

SU68. Effect of Cannabis on Neuroinflammation in Clinical High Risk for Psychosis: An In Vivo PET Study With [18F]-FEPPA

2017· article· en· W2600971053 sur OpenAlexaff
Tânia Maria Sarmento Silva, Sina Hafizi

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationTranslocator proteinPsychosisCannabisPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Dorsolateral prefrontal cortexMedicineNeuroprotectionPrefrontal cortexInternal medicinePsychiatryNeuroscienceCognitionInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical high risk for psychosis (CHR) is the (putative) prodromal phase of psychosis characterized by attenuated psychotic symptoms and/or genetic risk with recent functional deterioration. Epidemiological evidence suggests that early cannabis use is associated with psychosis particularly in predisposed individuals. However, cannabinoids, including cannabis, have also been suggested to have neuroprotective and anti-inflammatory effects. This is particularly important as neuroinflammation has been implicated in the pathophysiology of several brain disorders including schizophrenia. Neuroinflammation is characterized by microglial activation in the brain. Upon activation, microglia increase the expression of a mitochondrial Translocator protein 18 kDa (TSPO). Therefore, increased TSPO expression represents an important marker of neuroinflammation/microglial activation. The purpose of this study is to image neuroinflammation in vivo in brain in CHR for psychosis with (CHR-CU) and without (CHR) concurrent cannabis use. Methods: Eighteen CHRs and 5 CHR-CUs underwent an MRI and a high-resolution [18F]-FEPPA PET scan to quantify neuroinflammation in vivo in brain. CHR-CUs were included if they met criteria for DSM-V cannabis use disorder and/or current cannabis use as determined by a positive drug screen (at least 3 times weekly for 12 months in lifetime). All participants completed a series of neuropsychological and clinical assessments. PET images were analyzed using the validated 2-tissue compartment model to obtain total distribution volumes (VT) in the hippocampus and dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Results: No significant differences in [18F]-FEPPA binding were observed between groups (F(2,19) = 1.447, P = .260). In the CHR group, there was a positive correlation between apathy and [18F]-FEPPA binding in the hippocampus (r = 0.543, P = .024) and a trend in the DLPFC (r = 0.475, P = .054). In the CHR-CU group, there was a negative correlation between cumulative cannabis use and [18F]-FEPPA binding in the DLPFC (r = −0.982, P = .018). There were no significant correlations between [18F]-FEPPA binding and measures symptom severity or cognition. Conclusion: This is the first in vivo study to investigate the role of cannabinoids on neuroinflammation, and its relevance for psychosis. Results, although preliminary, suggest no difference in the level of neuroinflammation between CHR-CUs compared to CHRs. Increased sample size is required to confirm the results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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