Neurofilament light-chain (NfL) and 18 kDa translocator protein in early psychosis and its putative high-risk
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of elevated peripheral Neurofilament light-chain (NfL) as a biomarker of neuronal injury can be utilized to reveal nonspecific axonal damage, which could reflect altered neuroimmune function. To date, only a few studies have investigated NfL as a fluid biomarker in schizophrenia primarily, though none in its putative prodrome (Clinical High-Risk, CHR) or in untreated first-episode psychosis (FEP). Further, it is unknown whether peripheral NfL is associated with 18 kDa translocator protein (TSPO), a validated neuroimmune marker. In this secondary study, we investigated for the first time (Freedman, 2003) serum NfL in early stages of psychosis including CHR and FEP as compared to healthy controls, and (Kahn et al., 2015s) examined its association with brain TSPO, using [18F]FEPPA positron emission tomography (PET). Further, in the exploratory analyses, we aimed to assess associations between serum NfL and symptom severity in patient group and cognitive impairment in the combined cohort. A large cohort of 84 participants including 27 FEP (24 antipsychotic-naive), 41 CHR (34 antipsychotic-naive) and 16 healthy controls underwent structural brain MRI and [18F]FEPPA PET scan and their blood samples were obtained and assessed for serum NfL concentrations. We found no significant differences in serum NfL levels across clinical groups, controlling for age. We also found no significant association between NfL levels and brain TSPO in the entire cohort. We observed a negative association between serum NfL and negative symptom severity in CHR. Our findings suggest that neither active neuroaxonal deterioration as measured with NfL nor associated neuroimmune activation (TSPO) is clearly identifiable in an early mostly untreated psychosis sample including its putative high-risk.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».