Peripheral Lipid Signatures, Metabolic Dysfunction, and Pathophysiology in Schizophrenia Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic dysfunction is commonly observed in schizophrenia spectrum disorders (SSDs). The causes of metabolic comorbidity in SSDs are complex and include intrinsic or biological factors linked to the disorder, which are compounded by antipsychotic (AP) medications. The exact mechanisms underlying SSD pathophysiology and AP-induced metabolic dysfunction are unknown, but dysregulated lipid metabolism may play a role. Lipidomics, which detects lipid metabolites in a biological sample, represents an analytical tool to examine lipid metabolism. This systematic review aims to determine peripheral lipid signatures that are dysregulated among individuals with SSDs (1) with minimal exposure to APs and (2) during AP treatment. To accomplish this goal, we searched MEDLINE, Embase, and PsychINFO databases in February 2024 to identify all full-text articles written in English where the authors conducted lipidomics in SSDs. Lipid signatures reported to significantly differ in SSDs compared to controls or in relation to AP treatment and the direction of dysregulation were extracted as outcomes. We identified 46 studies that met our inclusion criteria. Most of the lipid metabolites that significantly differed in minimally AP-treated patients vs. controls comprised glycerophospholipids, which were mostly downregulated. In the AP-treated group vs. controls, the significantly different metabolites were primarily fatty acyls, which were dysregulated in conflicting directions between studies. In the pre-to-post AP-treated patients, the most impacted metabolites were glycerophospholipids and fatty acyls, which were found to be primarily upregulated and conflicting, respectively. These lipid metabolites may contribute to SSD pathophysiology and metabolic dysfunction through various mechanisms, including the modulation of inflammation, cellular membrane permeability, and metabolic signaling pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».