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Enregistrement W4225645223 · doi:10.1038/s41380-022-01514-w

Dopamine-induced pruning in monocyte-derived-neuronal-like cells (MDNCs) from patients with schizophrenia

2022· article· en· W4225645223 sur OpenAlexfundno aff
Alfredo Bellon, Vincent Feuillet, Alonso Cortez-Resendiz, Fayçal Mouaffak, Lan Kong, L. Elliot Hong, Lilian De Godoy, Thérèse M. Jay, Anne Hosmalin, Marie‐Odile Krebs

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Paris DescartesCentre National de la Recherche ScientifiqueConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaPennsylvania State UniversityInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicalePenn State College of MedicineAgence Nationale de la RechercheUniversity of Pennsylvania
Mots-clésNeuriteDopamineSchizophrenia (object-oriented programming)NeuroscienceSynaptic pruningPruningNeurotransmitterHaloperidolPsychosisPsychologyMedicineBiologyPsychiatryInternal medicineCentral nervous systemIn vitroInflammationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long lapse between the presumptive origin of schizophrenia (SCZ) during early development and its diagnosis in late adolescence has hindered the study of crucial neurodevelopmental processes directly in living patients. Dopamine, a neurotransmitter consistently associated with the pathophysiology of SCZ, participates in several aspects of brain development including pruning of neuronal extensions. Excessive pruning is considered the cause of the most consistent finding in SCZ, namely decreased brain volume. It is therefore possible that patients with SCZ carry an increased susceptibility to dopamine's pruning effects and that this susceptibility would be more obvious in the early stages of neuronal development when dopamine pruning effects appear to be more prominent. Obtaining developing neurons from living patients is not feasible. Instead, we used Monocyte-Derived-Neuronal-like Cells (MDNCs) as these cells can be generated in only 20 days and deliver reproducible results. In this study, we expanded the number of individuals in whom we tested the reproducibility of MDNCs. We also deepened the characterization of MDNCs by comparing its neurostructure to that of human developing neurons. Moreover, we studied MDNCs from 12 controls and 13 patients with SCZ. Patients' cells differentiate more efficiently, extend longer secondary neurites and grow more primary neurites. In addition, MDNCs from medicated patients expresses less D1R and prune more primary neurites when exposed to dopamine. Haloperidol did not influence our results but the role of other antipsychotics was not examined and thus, needs to be considered as a confounder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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