Child abuse associates with increased recruitment of perineuronal nets in the ventromedial prefrontal cortex: a possible implication of oligodendrocyte progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Child abuse (CA) is a strong predictor of psychopathologies and suicide, altering normal trajectories of brain development in areas closely linked to emotional responses such as the prefrontal cortex (PFC). Yet, the cellular underpinnings of these enduring effects are unclear. Childhood and adolescence are marked by the protracted formation of perineuronal nets (PNNs), which orchestrate the closure of developmental windows of cortical plasticity by regulating the functional integration of parvalbumin interneurons into neuronal circuits. Using well-characterized post-mortem brain samples, we show that a history of CA is specifically associated with increased densities and morphological complexity of WFL-labeled PNNs in the ventromedial PFC (BA11/12), possibly suggesting increased recruitment and maturation of PNNs. Through single-nucleus sequencing and fluorescent in situ hybridization, we found that the expression of canonical components of PNNs is enriched in oligodendrocyte progenitor cells (OPCs), and that they are upregulated in CA victims. These correlational findings suggest that early-life adversity may lead to persistent patterns of maladaptive behaviors by reducing the neuroplasticity of cortical circuits through the enhancement of developmental OPC-mediated PNN formation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».