Neurovascular Uncoupling In Schizophrenia: A Bimodal Meta-Analysis of Brain Perfusion and Glucose Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The use ofmodern neuroimaging approaches has demonstrated resting-state regional cerebralblood flow (rCBF) to be tightly coupled to resting cerebral glucose metabolism(rCMRglu) in healthy brains. In schizophrenia, several lines of evidence point towardsaberrant neurovascular coupling, especially in the prefrontal regions. To investigatethis, we used Signed Differential Mapping to undertake a voxel-based bimodal metaanalysisexamining the relationship between rCBF and rCMRglu in schizophrenia, asmeasured by Arterial Spin Labeling (ASL) and 18Flurodeoxyglucose Positron EmissionTomography (FDG-PET) respectively. We used 19 studies comprised of data from 557patients and 584 controls. Our results suggest that several key regions implicated in thepathophysiology of schizophrenia such as the frontoinsular cortex, dorsal ACC,putamen, and temporal pole show conjoint metabolic and perfusion abnormalities inpatients. In contrast, discordance between metabolism and perfusion were seen insuperior frontal gyrus and cerebellum, indicating that factors contributing toneurovascular uncoupling (e.g. inflammation, mitochondrial dysfunction, oxidativestress) are likely operates at these loci. Hybrid ASL-PET studies focusing on theseregions could confirm our proposition.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».