Nocturnal light exposure aggravates schizophrenia via gut microbiota mediated lipid metabolism: Human and animal multi-omics evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial light at night (ALAN) is common in psychiatric inpatient settings, yet evidence suggests it may exacerbate mental disorders. We aimed to examine the effects of ALAN intervention on schizophrenia relapse risk and the mediating roles of gut microbiota and metabolic pathways. METHODS: Schizophrenia patients in hospital rooms randomly received usual ALAN or reduced ALAN by partially covering lights, and swapped after a two-week washout interval. Outcomes were assessed using the Early Signs Scale (ESS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Complementary experiments in a dizocilpine-induced schizophrenia mouse model under ALAN exposure evaluated gut microbiota, metabolomic profiles, and behavioral effects following linoleic acid supplementation. RESULTS: Reduced ALAN exposure was associated with lower ESS scores on depression and incipient psychosis, as well as higher scores on MoCA. These benefits were linked to stabilized gut microbiota and linoleic acid metabolism. There were mediation effects by 13(S)-HpODE (linoleic acid metabolite) on associations of ALAN with higher depression and lower MoCA scores. Mice exposed to ALAN showed gut dysbiosis, disrupted linoleic acid metabolism, and schizophrenia-like behaviors, which were partially ameliorated by linoleic acid supplementation. CONCLUSIONS: ALAN exposure may increase the risk of schizophrenia relapse, potentially mediated by gut microbiota and linoleic acid metabolism. Linoleic acid supplementation indicates potential benefits in rodent models, suggesting a potential translational intervention worthy of further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».