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Enregistrement W2795043293 · doi:10.1093/schbul/sby015.188

O1.6. INCREASED COMPLEMENT FACTORS C3 AND C4 IN SCHIZOPHRENIA AND THE EARLY STAGES OF PSYCHOSIS: IMPLICATIONS FOR CLINICAL SYMPTOMATOLOGY AND CORTICAL THICKNESS

2018· article· en· W2795043293 sur OpenAlexaff
Vanessa Cropley, Liliana Laskaris, Andrew Zalesky, Cynthia Shannon Weickert, Maria A. Di Biase, Gursharan Chana, Bernhard T. Baune, Chad Bousman, Barnaby Nelson, Patrick D. McGorry, Ian Everall, Christos Pantelis

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynaptic pruningPsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)Complement systemPsychologyNeuroscienceMedicineImmunologyPsychiatryImmune systemInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complement system - a key component of the innate immune system, has been proposed to contribute to the pathogenesis of schizophrenia. Recently, complement C4 was associated with increased risk of schizophrenia, and in a mouse model, developmentally-timed synaptic pruning. These observations have led to proposals that abnormal activation of the complement system might contribute to the development of schizophrenia by disrupting synaptic pruning during key developmental periods. However, despite renewed interest in the complement system in schizophrenia it remains unclear whether peripheral complement levels differ in cases compared to controls, change over the course of illness and whether they are associated with current symptomatology and brain cortical thickness. This study aimed to: i) investigate whether peripheral complement protein levels are altered at different stages of illness, and ii) identify patterns among complement protein levels that predict clinical symptoms and grey matter thickness across the cortex. Complement factors C1q, C3 and C4 were quantified in 183 participants [n=83 Healthy Controls (HC), n=10 Ultra-High Risk (UHR) for psychosis, n=40 First Episode Psychosis (FEP), n=50 Chronic schizophrenia] using Multiplex ELISA. Permutation-based t-tests were used to assess between-group differences in complement protein levels at each of the three illness stages, relative to age- and gender-matched healthy controls. Canonical correlation analysis was used to identify patterns of complement protein levels that correlated with clinical symptoms and regional thickness across the cortex. C3 and C4 were significantly increased in FEP and UHR patients, whereas only C4 was significantly increased in chronic patients. A molecular pattern of increased C4 and decreased C3 was associated with positive and negative symptom severity in the pooled patient sample. Increased C4 levels alone, or decreased C3 levels alone, did not correlate with symptom severity as strongly as the pattern of increased C4 in combination with decreased C3. Preliminary canonical correlation analyses revealed that, in healthy controls, a molecular pattern characterised by increased C3 and decreased C4 was associated with relatively thinner paracentral, inferior parietal and inferior temporal cortices, but relatively thicker insular, in the left hemisphere. In the pooled patient group, a trend for increased C3 in combination with decreased C1q was associated with relatively thinner left lateral occipital cortex and pars orbitalis but relatively thicker pars opercularis and precuneus. Our findings indicate that peripheral complement concentration is particularly increased early and preceding psychosis and its imbalance may be associated with symptom severity and variation in regional grey matter thickness across the cortex.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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