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Enregistrement W4407417895 · doi:10.1093/ijnp/pyae059.392

ELEVATED INTRINSIC CORTICAL CURVATURE IN TREATMENT-RESISTANT SCHIZOPHRENIA: STRUCTURAL DEFORMATION OF FUNCTIONAL ACTIVITY AREAS

2025· article· en· W4407417895 sur OpenAlexaff
Edgardo Torres‐Carmona, Fumihiko Ueno, Yusuke Iwata, Shinichiro Nakajima, Jianmeng Song, Wanna Mar, Ali Abdolizadeh, Sri Mahavir Agarwal, Vincenzo De Luca, Gary Remington, Philip Gerretsen, Ariel Graff‐Guerrero

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)NeurosciencePsychologyFunctional connectivityCurvatureDeformation (meteorology)MedicineMaterials sciencePsychiatryGeometryMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Growing research shows abnormal brain structure and connectivity in patients with treatment-resistant schizophrenia (TRS) compared to first-line-responders (TxR) and healthy-controls (HC). While differences are documented as early as first-episode-psychosis (FEP), standard measures of structure and connectivity including thickness, volume, functional connectivity, and diffusion, show susceptibility to antipsychotic treatment and interpatient heterogeneity that limit their clinical and research use for TRS. In this regard, Intrinsic-Cortical-Curvature (ICC), a highly sensitive neurodevelopmental measure of both structure and connectivity, associated with the position and spread of functional activity areas, may provide a novel approach for the assessment and differentiation of TRS. Indeed, preliminary studies have not only linked elevations of ICC with TRS-like traits in FEP, including worsening cognition at follow-ups and reduced response to treatment, but methodology comparison studies have also proven ICC to be especially sensitive to schizophrenia differences compared to more common extrinsic gyrification measures. Despite this evidence, due to the previous complexity and computational demands required for ICC quantification, ICC research in schizophrenia and TRS remains scarce. Aim Our goal was to investigate whether differences in ICC between TRS, TxR and HC exist, their association to symptomology, and susceptibility to antipsychotic treatment, as a possible marker for treatment-resistance. Methods ICC was assessed from brain imaging data acquired using 3T high resolution magnetic resonance imaging (MRI). Regions of interest associated with TRS literature were processed, including the bilateral anterior-cingulate-cortices (ACC), dorsolateral-prefrontal- cortices (DLPFC), temporal-cortices, and parietal-cortices of TxR=38, TRS (clozapine-resistant ClzR- =30, clozapine-responders ClzR+=37), and HC=52. Positive, negative, and cognitive symptom severity was assessed (PANSS, MMSE, EXIT), along with chlorpromazine-equivalence (APT) and nicotine-use (NIC) to assess possible interactions. Results ICC elevations were observed in temporal-cortices of ClzR- and ClzR+ compared to HC (p=0.001), and DLPFC of ClzR- compared to TxR and HC (p<0.001). ICC elevations correlated with reduced cognition (p<0.007) and negative symptomology (p=0.036) in ClzR-. LH- temporal and parietal-cortices correlated with reduced cognition in ClzR+ (p=0.018) and TxR (p=0.008), respectively. No ICC/APT/NIC interactions were found (p>0.092). Conclusion Results show elevations of ICC in patients with TRS, particularly in regions associated with glutamatergic dysregulation. Elevations of ICC were also associated with reduced cognition, primarily in ClzR-. Considering ICC was not associated with APT or NIC, future research may prove ICC a resilient marker associated with TRS abnormalities.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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