30. ULTRA HIGH-FIELD 7-TESLA NEUROIMAGING: NEW INSIGHTS INTO MECHANISMS OF PSYCHOSIS
Notice bibliographique
Résumé
The ability to visualize alive human brain’s function, structure and chemical composition in ultra-high field 7-Tesla MRI has opened the doors for several neuroscientific advances in recent times. This symposium will focus on the data gathered from this high-resolution access to a patient’s brain tissue to question some of the existing views on the mechanisms linked to psychosis. The symposium has the following objectives each discussed by the presenters: (a) Dr. Frangou will demonstrate how the increased spatial resolution of 7T structural imaging enabled the development and validation of a new method for deriving lamina-specific measures of intracortical myelin. Using this measure, it is possible to identify brain regions of disrupted intracortical organization in schizophrenia that map to symptomatic severity and cognitive disruption. (b) Dr. Palaniyappan shows that the highly resolved, dynamic course of glutamate and glutathione changes using 7T functional spectroscopy is a promising marker of early prognostic course that advances our approach to identifying an oxidative stress-prone subgroup of patients with schizophrenia. (c) Dr. Lahti used magnetoencephalography (MEG), 7T Spectroscopy, and 7T fMRI during task performance to show that illness-related changes in MRI and MEG signals were correlated, while changes in the highly resolved glutamate and NAA represented an independent underlying pathological mechanism. (d) Dr. Hulshoff Pol will leverage the power of cortical layer-specific investigations using 7T as well as spectroscopy to demonstrate illness-related abnormalities in the GABAergic system. She will present data showing that patients with SCZ have significantly lower prefrontal GABA/Cr ratios that were inversely correlated with cognitive functioning. Dr. Laura Rowland will lead the discussion, proffering further means to probe mechanistic aspects of psychosis as well as highlighting the future of a discovery-led approach in 7T neuroimaging in psychotic disorders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».