194. Neuromelanin-Sensitive MRI as an Early Indicator of Dopamine Dysfunction in Individuals at Risk for Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current study uses neuromelanin-sensitive MRI (NM-MRI), a brief, noninvasive, imaging technique that has widely been used in Parkinson’s disease, to investigate signal changes in the substantial nigra of subjects at risk for psychosis which may reflect excess dopamine activity prior to the full onset of psychosis. Methods: We performed NM-MRI scans on 20 healthy controls, 10 individuals at risk of schizophrenia, 20 patients with schizophrenia, and 3 postmortem sections of human midbrain. To validate NM-MRI as a neuromelanin-sensitive measure (not just a marker of dopamine cell loss as it has been used in Parkinson’s disease), tissue concentrations of neuromelanin were estimated in postmortem samples using spectrophotometry (ex vivo study). We compared the signal intensity changes of NM-MRI across clinical groups using voxelwise analysis (in vivo study). Results: NM-MRI signal variation in different regions of a post-mortem midbrain sample was highly correlated to neuromelanin concentration in the same regions (Pearson r = .81, P = .0004). Voxelwise analysis within the SN examining clinical groups, identified an SN cluster, where patients with schizophrenia had higher NM-MRI signal than matched controls (P < .05, uncorrected) and a partially overlapping cluster was observed to have higher signal in individuals at risk of schizophrenia compared to controls (P < .05, uncorrected). Conclusion: These preliminary data indicate that NM-MRI indeed appears to be sensitive to neuromelanin content, even in the absence of neurodegeneration. The method shows promise as an imaging tool in neuropsychiatric illness, since it may be able to capture interindividual variability in dopamine system function and psychopathology. Indeed, we found that the signal may be altered in individuals at risk of psychosis. Further work is needed to confirm these results.
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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 | 0,000 | 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 ».