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Enregistrement W4402004259 · doi:10.1016/j.scog.2024.100328

Neuroinflammation and kynurenines in schizophrenia: Impact on cognition depending on cognitive functioning and modulatory properties in relation to cognitive remediation and aerobic exercise

2024· article· en· W4402004259 sur OpenAlexaff
Jacopo Sapienza, Giulia Agostoni, Stefano Comai, Sofia Nasini, Stefano Dall’Acqua, Stefania Sut, Marco Spangaro, Francesca Martini, Margherita Bechi, Mariachiara Buonocore, Giorgia Bigai, Federica Repaci, Daniela Nocera, Chiara Ave, Carmelo Guglielmino, Federica Cocchi, Roberto Cavallaro, Giacomo Deste, Marta Bosia

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistero della Salute
Mots-clésCognitive remediation therapyCognitionPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Cognitive skillAerobic exerciseNeuroinflammationPsychosisCognitive psychologyClinical psychologyNeurosciencePsychiatryMedicineInflammationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the last decade, the kynurenine pathway (KP) has gained attention in the pathogenesis of cognitive impairment in schizophrenia being at the croassroad between neuroinflammation and glutamatergic and cholinergic neurotransmission. However, clinical findings are scarse and conflicting, and the specific contributions of these two systems to the neurobiology of cognitive symptoms are far from being elucidated. Furthermore, little is known about the molecular underpinnings of non-pharmacological interventions for cognitive improvement, including rehabilitation strategies. Methods: The current study examined 72 patients with schizophrenia, divided in two clusters depending on the severity of the cognitive impairment, with the aim to evaluate the impact of inflammatory biomarkers and KP metabolites depending on cognitive functioning. Moreover, we studied their possible link to the cognitive outcome in relation to sessions of cognitive remediation therapy (CRT) and aerobic exercise (AE) in a longitudinal arm of 42 patients. Results: Neuroinflammation appeared to exert a more pronounced influence on cognition in patients exhibiting a higher cognitive functioning, contrasting with the activation of the KP, which had a greater impact on individuals with a lower cognitive profile. Cognitive improvements after the treatments were negatively predicted by levels of TNF-α and positively predicted by the 3-hydroxykynurenine (3-HK)/kynurenine (KYN) ratio, an index of the kynurenine-3-monooxygenase (KMO) enzyme activity. Conclusion: Overall, these findings add novel evidence on the biological underpinnings of cognitive impairment in schizophrenia pointing at a differential role of neuroinflammation and KP metabolites in inducing cognitive deficits depending on the cognitive reserve and predicting outcomes after rehabilitation.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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