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Enregistrement W4400345867 · doi:10.1101/2024.07.05.24309965

Probing the Biological Underpinnings of Advanced Brain Ageing in Schizophrenia

2024· preprint· en· W4400345867 sur OpenAlexaff
Alexander Murray, Pedro L. Ballester, Jack Rogers, Martin Wilson, J.F.W. Deakin, Mohammad Zia Ul Haq Katshu, Peter F. Liddle, Lena Palaniyappan, Rachel Upthegrove

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteWestern UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)AgeingPsychologyNeuroscienceCognitive psychologyCognitive sciencePsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Recent evidence suggests that patients with schizophrenia may show advanced brain ageing, particularly evident after the first year of onset. However, it is unclear if accelerated ageing relents, persists or continues to increase over time. The underlying causal factors are also poorly understood. Disruptions in glutamate function, oxidative stress, and inflammation may all contribute to progressive brain changes in people with schizophrenia. We examine whether brain ageing differs between early and established stages of schizophrenia, correlates with symptom severity and varies with markers of brain function, oxidative status and inflammatory burden. Methods Two brain-age prediction models assessed 112 participants (34 recent onset psychosis, 36 established schizophrenia, 42 healthy controls). Brain age gap (BAG) was calculated by subtracting chronological age from predicted age. Shapley’s additive explanations (SHAP) identified influential structural magnetic resonance imaging (MRI) features driving brain-age prediction. Linear regression models and partial correlations, adjusting for age, explored associations between BAG and neurometabolites, inflammatory markers, medication exposure and clinical scores in the whole sample. Results The established schizophrenia group showed higher BAG (Mean = 6.21, SD = 7.30) compared to healthy individuals (Mean = -0.01, SD = 9.10), while recent-onset patients (Mean = 4.23, SD = 9.25) did not differ significantly from healthy individuals. The top 10 SHAP features diving the BAG included ventricular enlargement and total grey matter volume, which was similar in psychosis to healthy individuals. In a combined psychosis group (established + recent-onset), higher BAG correlated with more severe symptoms (PANSS total, general, and anxiodepressive subscales). BAG positively associated with Magnetic Resonance Spectroscopy measured glutathione and negatively with N-Acetyl Aspartate. Discussion Accelerated brain age in schizophrenia may be related to illness severity and poor defence against oxidative stress. The lack of differences in SHAP features between schizophrenia and healthy individuals suggests that the pattern of brain ageing is in keeping with advanced normal ageing. Findings suggest potential treatment targets to improve brain health in schizophrenia, warranting further research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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