Personality traits in psychosis and psychosis risk linked to TSPO expression: a neuroimmune marker
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Personality has been correlated with differences in cytokine expression, an indicator of peripheral inflammation; however, the associations between personality and central markers of inflammation have never been investigated in vivo in humans. Microglia are the resident macrophages of the central nervous system, and the first responders to tissue damage and brain insult. Microglial activation is associated with elevated expression of translocator protein 18kDa (TSPO), which can be imaged with positron emission tomography (PET) to quantify immune activation in the human brain. This study aimed to investigate the association between personality and TSPO expression across the psychosis spectrum. A total of 61 high-resolution [18F]FEPPA PET scans were conducted in 28 individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis, 19 First-Episode Psychosis (FEP), and 14 healthy volunteers (HVs), and analyzed using a two-tissue compartment model and plasma input function to obtain a total volume of distribution (VT) as an index of brain TSPO expression (controlling for the rs6971 TSPO polymorphism). Personality was assessed using the Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R). We found TSPO expression to be specifically associated with neuroticism. A positive association between TSPO expression and neuroticism was found in HVs, in contrast to a nonsignificant, negative association in CHR and significant negative association in FEP. The TSPO-associated neuroticism trait indicates an unexplored connection between neuroimmune activation and personality that varies across the psychosis spectrum.
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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) | 0,002 | 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 ».