Large-Scale Brain Simulation to Characterize Neural Circuits of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schizophrenia is a complex disorder with multifactorial etiology involving genetic, environmental, and biological factors.These intertwined factors contribute to the exceptionally complex and challenging pathogenesis of the disease.Despite some advancements in schizophrenia research, the lack of standardized therapeutic approaches undoubtedly adds to the challenges posed by the disorder.Therefore, deeper understanding of this disorder is warranted to identify more effective treatment strategies.The brain, composed of intricate networks of neurons forming complex synaptic connections, represents the most sophisticated structure governing cognitive processes and behaviors within the nervous system.Recent technological advancements such as magnetic resonance imaging, large-scale brain models, and transcriptomic data offer the potential to reveal aberrant connectivity patterns within the brains of schizophrenia patients, providing new perspectives for research and intervention.Objective: This research primarily focuses on differences in brain activity patterns between individuals with schizophrenia and healthy controls.Methods: A mesoscopic-scale brain model is constructed employing a standard MRI dataset containing details of structural and functional connections.Using a field model methodology, this study attempts to simulate brain neural behaviors in different groups and individuals, approximating the empirical functional and structural connectivity data.The interconnected neural network model utilizes coupled Wilson-Cowan models with each representing a given brain region, traversing high-dimensional parameter spaces, thereby enhancing our understanding of brain operations under different conditions.Furthermore, in exploring the role of receptor expression in schizophrenia, this study integrates receptor gene expression maps from the Allen Brain Institute.This integration aims to reveal potential variations in receptor expression among schizophrenic patients, establishing a connection between the computational model and the biological impacts triggered by receptor expressions.Results: Through whole-brain simulations using the original Wilson-Cowan model, we observed some differences between the two groups at the aggregate level.However, it is worth noting that iv Conclusion: This study elucidates brain characteristics through large-scale simulations, revealing SC-FC correlations and optimal structure-function relationships.Focused on schizophrenia, it constructs a mesoscopic brain model, integrating receptor expression data to highlight differences in patients, particularly in 5-HT1A receptor expression these differences are not captured by significant differences in the model parameters, which may imply that the differences between the groups stem from other factors not directly captured by the model.Preliminary findings highlight differences among the participant groups, particularly concerning 5-HT1A receptor expression.For a more refined exploration, specifically regarding variations in receptor expression in distinct brain regions, this study applies some adjustments to the original receptor expression data.The adjusted fitting results align with previous literature reports..
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».