A loss of mature microglial markers without immune activation in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Microglia, the immune cells of the brain, are important for neurodevelopment and have been hypothesized to play a role in the pathogenesis of schizophrenia (SCZ). Although previous postmortem studies pointed toward presence of microglial activation, this view has been challenged by more recent hypothesis-driven and hypothesis-free analyses. The aim of the present study is to further understand the observed microglial changes in SCZ. We first performed a detailed meta-analysis on studies that analyzed microglial cell density, microglial morphology, and expression of microglial-specific markers. We then further explored findings from the temporal cortex by performing immunostainings and qPCRs on an additional dataset. A random effect meta-analysis showed that the density of microglial cells was unaltered in SCZ (ES: 0.144 95% CI: 0.102 to 0.390, p = .250), and clear changes in microglial morphology were also absent. The expression of several microglial specific genes, such as CX3CR1, CSF1R, IRF8, OLR1, and TMEM119 was decreased in SCZ (ES: -0.417 95% CI: -0.417 to -0.546, p < .0001), consistent with genome-wide transcriptome meta-analysis results. These results indicate a change in microglial phenotype rather than density, which was validated with the use of TMEM119/Iba1 immunostainings on temporal cortex of a separate cohort. Changes in microglial gene expression were overlapping between SCZ and other psychiatric disorders, but largely opposite from changes reported in Alzheimer's disease. This distinct microglial phenotype provides a crucial molecular hallmark for future research into the role of microglia in SCZ and other psychiatric disorders.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».