Frontal–striatal connectivity and positive symptoms of schizophrenia: implications for the mechanistic basis of prefrontal rTMS
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), when applied to left dorsolateral prefrontal cortex (LDLPFC), reduces negative symptoms of schizophrenia, but has no effect on positive symptoms. In a small number of cases, it appears to worsen the severity of positive symptoms. It has been hypothesized that high-frequency rTMS of the LDLPFC might increase the dopaminergic neurotransmission by driving the activity of the left striatum in the basal ganglia (LSTR)-increasing striatal dopaminergic activity. This hypothesis relies on the assumption that either the frontal-striatal connection or the intrinsic frontal and/or striatal connections covary with the severity of positive symptoms. The current work aimed to evaluate this assumption by studying the association between positive and negative symptoms severity and the effective connectivity within the frontal and striatal network using dynamic causal modeling of resting state fMRI in a sample of 19 first episode psychosis subjects. We found that the total score of positive symptoms of schizophrenia is strongly associated with the frontostriatal circuitry. Stronger intrinsic inhibitory tone of LDLPFC and LSTR, as well as decreased bidirectional excitatory influence between the LDLPFC and the LSTR is related to the severity of positive symptoms, especially delusions. We interpret that an increase in striatal dopaminergic tone that underlies positive symptoms is likely associated with increased prefrontal inhibitory tone, strengthening the frontostriatal 'brake'. Furthermore, based on our model, we propose that lessening of positive symptoms could be achieved by means of continuous theta-burst or low-frequency (1 Hz) rTMS of the prefrontal area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».