Serum Levels of Tumor Necrosis Factor-α and Vascular Endothelial Growth Factor in the Subtypes of Clinical High Risk Individuals: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
JiaYi Ye,1,* YanYan Wei,1,* JiaHui Zeng,1 YuQing Gao,1 XiaoChen Tang,1 LiHua Xu,1 YeGang Hu,1 XiaoHua Liu,1 HaiChun Liu,2 Tao Chen,3,4 ChunBo Li,1 LingYun Zeng,5,* JiJun Wang,1,6,7 TianHong Zhang1 1Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Psychological Evaluation and Intervention, Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Shanghai, 200030, People’s Republic of China; 2Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, People’s Republic of China; 3Big Data Research Lab, University of Waterloo, Ontario, Canada; 4Labor and Worklife Program, Harvard University, Cambridge, MA, USA; 5Department of Psychiatric Rehabilitation, Shenzhen Kangning Hospital, ShenZhen, GuangDong, People’s Republic of China; 6Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology (CEBSIT), Chinese Academy of Science, Shanghai, People’s Republic of China; 7Institute of Psychology and Behavioral Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: TianHong Zhang; JiJun Wang, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Psychological Evaluation and Intervention, Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Shanghai, 200030, People’s Republic of China, Email zhang_tianhong@126.com; jijunwang27@163.comIntroduction: Numerous studies have established the roles of inflammation and angioneurins in the pathogenesis of schizophrenia (SCZ). This study aimed to compare the serum levels of tumour necrosis factor (TNF)-α and vascular endothelial growth factor (VEGF) in patients at clinical high risk (CHR) for psychosis or SCZ at baseline and one year after treatment.Methods: A total of 289 CHR participants from the Shanghai At Risk for Psychosis Extended Program (SHARP) were tracked for a year. They were divided into two and four subtypes based on symptom severity according to the Structured Interview for Prodromal Syndromes (SIPS) and received standard medical care. At baseline and one-year follow-up, TNF-α and VEGF were detected using enzyme-linked immunosorbent assay, and pathological features were assessed using the Global Assessment of Function (GAF) score.Results: Baseline TNF-α levels did not differ significantly, while VEGF levels were lower in patients with more severe symptoms. VEGF showed a negative correlation with negative features, both overall (r = − 0.212, p = 0.010) and in the subgroup with higher positive scores (r = − 0.370, p = 0.005). TNF-α was positively correlated with negative symptoms in the subgroup with higher negative scores (r = 0.352, p = 0.002). A three-way multivariate analysis of variance demonstrated that participants in Subtype 1 of positive or negative symptoms performed better than those in Subtype 2, with significant main effects and interactions of group and both cytokines.Discussion: TNF-α and VEGF levels are higher and lower, respectively, in CHR patients with more severe clinical symptoms, particularly negative symptoms, which point to a worsening inflammatory and vascular status in the brain.Keywords: ultra high risk, prodromal psychosis, inflammation, TNF-α, VEGF
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».