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Enregistrement W4414321362 · doi:10.1101/2025.09.16.25335903

Neurocomputational modelling for characterizing neurocognitive pathophysiology in clinical high risk for psychosis

2025· preprint· en· W4414321362 sur OpenAlexaff
Andreea O. Diaconescu, Colleen E. Charlton, Zheng Wang, Milad Soltanzadeh, Jennifer R. Lepock, Alban Voppel, Lena Palaniyappan, John D. Griffiths, Michael Kiang

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisinhibitionNeurocognitivePsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)Prepulse inhibitionInhibitory postsynaptic potentialAbnormalityExcitatory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The N400 semantic-priming event-related potential (ERP) is attenuated in schizophrenia and in youth at clinical high risk for psychosis (CHRP); however, the circuit mechanisms linking this abnormality to functional outcome remain unclear. Methods We recorded 32-channel EEG while 46 CHRP outpatients and 38 demographically matched healthy controls (HC) performed a word-pair priming task (80 related, 80 unrelated pairs; prime-to-target stimulus-onset asynchronies [SOA]=300ms or 750ms). Twenty-six CHRP participants were reassessed after one year. N400 difference waves (unrelated–related) were fit with a connectome-constrained Jansen–Rit neural-mass model in 200 cortical parcels. Local gains, synaptic time constants and effective connectivity parameters were optimised with the WhoBPyt framework, and principal-component trajectories of the inferred excitatory–inhibitory | E − I | balance were analysed with partial least squares. Results Under the long-SOA (750ms)/unrelated condition, CHRP showed a sharply elevated early | E − I | peak at 70–100ms relative to HC (p=0.0004), driven by greater pyramidal excitatory gain (parameter A), stronger excitatory-to-pyramidal coupling and faster inhibitory decay, indicating cortical disinhibition. The amplitude of this early peak predicted poorer social functioning at one-year follow-up (r=–0.56,p=0.003). Conversely, in the short-SOA (300ms)/related condition CHRP exhibited a larger N400-window | E − I | peak (350ms) associated with enhanced inhibitory-to-pyramidal feedback (parameter C3) and lengthened inhibitory decay (parameter b); this putative compensatory inhibition correlated with better functional outcome (r=0.60,p=0.001). Network-level analyses revealed an amplified early sensory-network burst and attenuated default-mode and salience-network responses, consistent with a systems-wide shift toward disinhibition in CHRP. Conclusions Computational modeling demonstrates that N400 abnormalities in CHRP arise from temporally specific E–I imbalances: early cortical disinhibition that forecasts functional decline and a later inhibitory reinforcement that may confer resilience. These time-resolved E–I metrics constitute low-burden, mechanistically interpretable biomarkers for stratifying psychosis risk and guiding early intervention.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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