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回顾外周血非编码RNA作为精神分裂症的生物标志物：评论
精神分裂症（SCZ）是一种复杂而异质的神经精神疾病，缺乏客观的诊断指标，病原体尚不清楚。遗传因素可能对病情发展产生重大影响。在SCZ患者的辅助诊断过程中获得活检的脑组织可能是不可能的，但外周血的收集更容易获得，更易于实施。近年来，RNA测序技术的开发和应用使寻求SCZ的生物标志物变得更加可行。有新兴的证据表明某些非编码RNA（NCRNA）在SCZ患者的外周血和健康对照组中截然不同。尽管这些机制尚不清楚，但这些异常表达的NCRNA可能与SCZ的发作和发展密切相关，并且对于SCZ的诊断和治疗可能具有重要意义。因此，我们回顾了在SCZ患者的外周血中发现的不同类型的NCRNA的表达，并探讨了其作为SCZ诊断生物标志物的潜在应用。SCZ患者的外周血中差异表达的NCRNA不仅可以作为SCZ的潜在诊断生物标志物和治疗靶标，而且还可能对了解SCZ发展的分子机制和SCZ复杂的病因学的理解有影响。直接从外周血获得的早期诊断生物标志物对于及时诊断和治疗SCZ具有重要意义。我们的综述将增强对SCZ的分子机制的理解，并有助于鉴定出有望的NCRNA，以识别SCZ诊断和治疗的外周血中的NCRNA。
加速药物伙伴关系® 精神分裂症 (AMP ...
AMP SCZ 原理证明 U24 和 U01 RFA • 加速药物伙伴关系精神分裂症 (AMP SCZ)：临床精神病高风险临床试验网络 (RFA-MH-24-150) • 单一来源：加速药物伙伴关系精神分裂症 (AMP SCZ：临床试验数据处理、分析和协调中心 (RFA-MH-24-151)
研究文章通过控制精神分裂症的基因组风险来研究大脑基因共同表达网络结构的特质变异性
精神分裂症（SCZ）遗传风险对脑中基因表达的影响仍然存在。这一问题的一种流行方法是基因共表达网络算法（例如WGCNA）的应用。要通过这种方法提高可靠性，至关重要的是要消除不良方差的来源，同时也保留了感兴趣的生物学信号。在这项WCGNA研究的RNA-seq数据研究中，我们的后额叶前皮层（78个神经型供体，欧洲血统）测试了SCZ遗传风险对共表达网络的影响。具体而言，我们实施了一种新颖的设计，在该设计中，通过线性回归模型调整了基因表达，以保存或消除通过生物学兴趣信号解释的方差（SCZ风险的GWAS基因组评分） - （GS-SCZ），（GS-SCZ），基因组分数，高度（GS-HT）作为负面对照的高度（GS-HT），同时删除了covariat diment covariat dixpect files coeriat covariat from covariat。我们通过调整后的表达（GS-SCZ和GS-HT保留或删除）计算了共表达网络，以及它们之间的共识（代表“背景”网络无基因组得分效应的“背景”网络）。然后，我们测试了GS-SCZ保留的模块和背景网络之间的重叠，该模块的重叠减少的模块将受到GS-SCZ生物学的影响最大。此外，我们还测试了这些模块的SCZ风险收敛性（即，PGC3 SCZ GWAS优先基因的富集，SCZ风险遗传力的富集和相关的生物本体论。总的来说，我们的结果表明我们的结果突出了GS-SCZ对大脑共同辅助网络的影响的关键方面，特别是：1）保存/删除SCZ遗传风险改变了共同表达模块； 2）富含GS-SCZ影响的模块中的生物学途径暗示转录，翻译和代谢过程，这些过程会融合到影响突触传播的影响； 3）优先级PGC3 SCZ GWAS基因和SCZ风险遗传力富含与GS-SCZ效应相关的模块。
精神分裂症的环境风险因素和从儿童期到诊断的躁郁症：瑞典嵌套案例 - 对照研究
背景：。精神分裂症（SCZ）和躁郁症（BD）之间共有遗传风险是良好的，但是它们共享环境风险因素的程度尚不清楚。我们比较了儿童时期/疾病发作之前的环境暴露与发展SCZ和BD的风险之间的关联。方法：。我们进行了基于瑞典寄存器的嵌套案例 - 使用4184例SCZ病例和18 681 BD案件诊断为1988 - 2013年。案件与出生年度，出生地和性别的五个对照相匹配。每次暴露的SCZ和BD的有条件逻辑回归用于估计发病率比（IRR）（严重的儿童感染，不良儿童经历（ACE），药物使用障碍（SUDS），Urban Birth/list Longes居住）。结果：。所有SUD类型都与非常高的风险（IRR 4.9 - 25.5）以及两种疾病风险更高的ACE（IRR 1.5 - 4.3）相关。在相互调整的模型中，ACE显示出BD的风险略高（SCZ IRR 1.30，1.19-1.42; BD IRR 1.49，1.44 - 1.55），而对于SUD，SCZ的风险较高（SCZ IRR 9.43，8.15 - 10.15 - 10.92； BD IRR 5.50，5.50，5.50，5.15 - 5.15 - 5.15 - 5.15 - 5.88）。感染与BD风险增加有关（IRR 1.21，1.17 - 1.26），但与SCZ无关。城市诞生和城市最长的住所与SCZ的较高风险有关（IRR 1.19，1.03 - 1.37），而仅城市出生和最长居住的居民的组合显示出更高的BD风险（IRR 1.24，1.13 - 1.35）。结论：。既有共同又有独特的环境风险因素：SUD和ACE是两种疾病的危险因素，而感染与BD和SCZ的城市性更加密切相关。
精神分裂症中的外泌体：病理生理机制，生物标志物和治疗靶标
虽然精神分裂症（SCZ）是一种毁灭性的精神疾病，对全球人口的很大一部分有害，但其诊断在传统上是基于对当前症状和病史的相对主观评估，没有客观的诊断。抗精神病药通常用于治疗SCZ；但是，由于相关的多种副作用，一些患者的缓解率较低或抛弃治疗，导致疾病的复发性发作和预后不良。这些情况表明，需要改善SCZ的诊断，治疗和预后，以增加更好的结果的几率。安装研究发现，细胞外囊泡（EV）在中枢神经系统中起着重要作用。它们与与SCZ密切相关的几种机制（例如细胞通信和突触可塑性）的涉及。它们可以另外表现出神经保护作用和治疗作用。由于它们具有独特的成分，很容易获得，易于检测并取决于内部环境，因此它们可以作为可靠的疾病诊断生物标志物。此外，它们的生物构型以及增加成分生物利用度并调节靶细胞中复杂的细胞内反应的能力，推动EV作为新的治疗靶标。本评论的论文总结了与EV在SCZ中的作用有关的相关研究，目的是改善对SCZ发病机理的见解，并将EV评估为SCZ诊断和治疗中潜在的生物标志物。
生物医学信号处理和控制
精神分裂症（SCZ）是一种影响大脑功能的慢性精神疾病，会导致情绪，社会和认知问题。本文探讨了使用脑电图（EEG）信号检测SCZ的功能性脑网络和深度学习方法。使用多元自回归模型和相干连接算法提出并实施了功能性脑网络分析。使用三种MA Chine学习技术和3D跨跨神经网络（CNN）模型用于对SCZ患者和健康控制受试者进行分类，然后利用公共LMSU数据库来评估性能。所提出的3D-CNN方法的精度达到了98.47±1.47％的性能，灵敏度为99.26±1.07％，特异性为97.23±3.76％。此外，除了默认模式网络区域外，还发现了左右半球的时间和后颞叶，作为SCZ脑网络分析的显着差异区域。
精神分裂症中普遍存在的 RNA 编辑不足及其与线粒体功能的相关性
RNA编辑是核酸的内源性修饰，已知在精神分裂症 (SCZ) 中具有重要神经功能的基因中发生了改变。然而，与疾病相关的 RNA 编辑的整体特征和分子功能仍不清楚。在这里，我们分析了四个 SCZ 队列的死后大脑中的 RNA 编辑，发现欧洲血统的患者中存在显著且可重复的低编辑趋势。我们通过 WGCNA 分析报告了一组与 SCZ 相关的编辑位点，这些位点在各个队列中共享。使用大规模并行报告基因检测和生物信息学分析，我们观察到影响宿主基因表达的差异 3′非翻译区 (3′UTR) 编辑位点在线粒体过程中富集。此外，我们表征了线粒体融合蛋白 1 (MFN1) 基因中两个重新编码位点的影响，并展示了它们与线粒体融合和细胞凋亡的功能相关性。我们的研究揭示了 SCZ 中编辑的整体减少以及疾病中编辑和线粒体功能之间的令人信服的联系。
重叠的大脑状态揭示了躁郁症和精神分裂症患者大脑动态的改变
异常的大脑动力学被认为是双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症 (SCZ) 的特征。先前的研究在研究个体如何招募重复出现的大脑状态时，通常采用状态离散化方法。由于多种大脑状态可能在任何给定时刻同时参与，因此专注于主导状态可能会掩盖临床人群中不太突出但关键的大脑状态的变化。为了解决这一限制，我们引入了一个新框架来同时评估多种大脑状态的大脑状态参与度，并研究了 BD 或 SCZ 患者与健康对照 (HC) 相比的大脑状态参与度有何不同。使用来自人类连接组计划的基于任务的数据，我们应用非线性流形学习和 K 均值聚类来识别四种重复出现的大脑状态。然后，我们在另外两个国际开源数据集中研究了这四种状态的参与度和转换变异性在 BD、SCZ 和 HC 患者之间的差异。比较各组之间的这些测量结果发现，在静息状态和基于任务的 fMRI 中，患有 BD 和 SCZ 的个体在所有四种状态下的状态转换变异性发生了显著改变，但参与度没有改变。在我们的事后和探索性分析中，我们还观察到状态转换变异性与年龄以及意志消沉之间的关联。我们的结果表明，中断的状态转换变异性会影响 BD 和 SCZ 中的多种大脑状态。通过同时研究几种大脑状态，我们的框架更全面地揭示了不同个体和精神疾病中的大脑动态差异。
揭开边界-2024.pdf-usiena air
摘要：精神分裂症（SCZ）和强迫症 - 螺栓障碍（OCD）通常具有不同的诊断标准和治疗方法。scz的特征是妄想，幻觉，杂乱无章的语音和认知障碍，而强迫症涉及持续的，侵入性的思想（痴迷）和重复行为（强迫）。这些疾病的同时出现增加了临床复杂性，并为诊断和治疗带来了重大挑战。流行病学研究表明，SCZ患者合并症OCD的患病率从12％到25％不等，比一般人群高。病因假设提出了共有的遗传，神经生物学和环境因素，遗传研究鉴定了常见的基因座和途径，例如谷氨酸能和多巴胺能系统。神经影像学研究揭示了重叠和独特的神经异常，表明共同且独特的神经生物学底物。环境因素，例如早期生活压力源和城市化，也有助于合并症。两种疾病的重叠临床特征都使诊断复杂化。治疗方法包括将SSRI与抗精神病药和认知行为疗法（CBT）相结合。SCZ和强迫症合并症的复杂性强调了对基于维度的，基于频谱的精神疾病观点的需求，以及传统的分类方法，以改善诊断和治疗结果。
大脑结构的多变量模式分析预测功能结果
摘要背景：认知训练干预措施（CT）后的认知收益与精神分裂症患者（SCZ）的功能改善有关。但是，观察到很大的个体变异性。在这里，我们评估了大脑结构特征的敏感性，以在单个学科层面预测基于听觉的认知训练（ABCT）的功能响应。方法：我们使用支持向量机（SVM）建模的全脑多变量模式分析（MVPA）来识别灰质（GM）模式，这些模式（GM）模式预测了SCZ患者在单个受试者水平的ABCT 40小时后“较高”与“较低”功能。通过通过样本外跨验证分析（OOCV）应用原始模型来评估SVM模型的概括能力，以从经历了50个小时的ABCT的独立样本中看不见的SCZ患者。结果：全脑GM体积的模式分类预测，在随访时预测了“较高”与“较低”功能，其平衡精度（BAC）为69.4％（灵敏度为72.2％，特异性66.7％），通过嵌套交叉验证确定。神经解剖模型可推广到一个独立队列的BAC为62.1％（灵敏度为90.9％，特异性为33.3％）。结论：尤其是，在SCZ参与者ABCT之后，单个受试者水平的颞上回，丘脑，前扣带回和小脑的区域中的基线GM体积更大。