The genetic determinants of language network dysconnectivity in drug-naïve early stage schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a neurocognitive illness of synaptic and brain network-level dysconnectivity that often reaches a persistent chronic stage in many patients. Subtle language deficits are a core feature even in the early stages of schizophrenia. However, the primacy of language network dysconnectivity and language-related genetic variants in the observed phenotype in early stages of illness remains unclear. This study used two independent schizophrenia dataset consisting of 138 and 53 drug-naïve first-episode schizophrenia (FES) patients, and 112 and 56 healthy controls, respectively. A brain-wide voxel-level functional connectivity analysis was conducted to investigate functional dysconnectivity and its relationship with illness duration. We also explored the association between critical language-related genetic (such as FOXP2) mutations and the altered functional connectivity in patients. We found elevated functional connectivity involving Broca's area, thalamus and temporal cortex that were replicated in two FES datasets. In particular, Broca's area - anterior cingulate cortex dysconnectivity was more pronounced for patients with shorter illness duration, while thalamic dysconnectivity was predominant in those with longer illness duration. Polygenic risk scores obtained from FOXP2-related genes were strongly associated with functional dysconnectivity identified in patients with shorter illness duration. Our results highlight the criticality of language network dysconnectivity, involving the Broca's area in early stages of schizophrenia, and the role of language-related genes in this aberration, providing both imaging and genetic evidence for the association between schizophrenia and the determinants of language.
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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 | 0,001 | 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 ».