Reduced Short-Latency Afferent Inhibition in Prefrontal but not Motor Cortex and Its Association With Executive Function in Schizophrenia: A Combined TMS-EEG Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cholinergic dysfunction is increasingly assumed to be involved in the pathophysiology of schizophrenia. Short-latency afferent inhibition (SAI) is a transcranial magnetic stimulation (TMS) paradigm that has been shown to assay central cholinergic activity from the motor cortex (M1). Recently, we established a method to index SAI from the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), an area implicated in the pathophysiology of schizophrenia. We investigated SAI in M1 and DLPFC in schizophrenia. We hypothesized that modulation of N100 on TMS-evoked potentials (TEPs) from the DLPFC would be attenuated in patients with schizophrenia compared to healthy controls. METHODS: SAI was examined in 12 patients, whose age was matched to controls, using TMS combined with electroencephalography (EEG). SAI was recorded with TMS applied to left M1 (M1-SAI) and DLPFC (DLPFC-SAI). For group comparison, we used the SAI data of healthy participants in our previous study. RESULTS: In patients, N100 TEP was significantly attenuated with DLPFC-SAI, whereas P180 TEP was significantly increased with M1-SAI. Between patients and controls, there were significant differences in modulation of P180 TEP by M1-SAI (t22 = -2.748, P = .012; patients > controls) and N100 TEP by DLPFC-SAI (t22 = 5.456, P < .0001; patients < controls). Further, modulation of N100 TEP by DLPFC-SAI significantly correlated with executive function (r = -.740, P = .006, N = 12). CONCLUSION: Our findings suggest that DLPFC-SAI but not M1-SAI were reduced in patients with schizophrenia and this was linked to deficits in cognition. This may reflect prefrontal cholinergic deficits and represent a biomarker for cholinergic and executive dysfunction in patients with schizophrenia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».