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SARS-COV-2感染与精神分裂症谱系和精神病的新诊断有关：使用美国国家Covid队列协作（N3C）
在SARS-COV-2的全球影响中，理解其潜在的长期精神科影响至关重要。最近的一些研究表明，Covid-19与随后的心理健康障碍之间存在联系。我们的调查加入了这一探索，集中于精神分裂症谱和精神病（SSPD）。与其他研究不同，我们采用了急性呼吸窘迫综合征（ARDS）和COVID-19 LAB负群组作为对照组，以准确评估Covid-19对SSPD的影响。来自N3C数据飞地平台的19,344,698名患者的数据有条不紊地过滤以创建倾向匹配的同类群体：ARD（n = 222,337）（n = 222,337），covid-protigation（n = 219,264）和covid-n = 213,183）。我们在三个不同的时间间隔内系统地分析了新发行的SSPD的危险率：0-21天，22-90天以及感染后90天以上。covid-19阳性患者在所有间隔[0-21天（HR：4.6; CI：3.7-5.7），22-90天（HR：2.9; CI：2.3 -3.8）中始终表现出危险比（HR）的增强（HR），超过90天（HR：1.7; CI：1.5：1.5-1-1。）。这些明显高于ARDS和COVID-19实验室阴性患者。使用各种测试的验证，包括Cochran Mantel Haenszel测试，WALD测试和对数秩检验证实了这些关联。有趣的是，我们的数据表明，年轻人在COVID-19收缩后面临SSPD风险的增强，这是ARDS和COVID阴性组未观察到的趋势。这些结果与已知的SARS-COV-2和早期研究的神经性神经肌动物保持一致，并强调了长期兴奋的时代，尤其是在年轻人群中，需要警惕的精神病评估和支持。
澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
精神分裂症患者无麸质饮食的随机双盲住院研究
Daniel J.O. Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Daniel J.O.Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611
精神分裂症的GSH氧化还原周期的标记
在患有精神分裂症（SZ）的患者组中，氧化还原失调在外周液27和大脑中均已报道。已经假设这种失调，包括谷胱甘肽（GSH）周期28的改变可能会因少突胶质细胞对29个氧化应激（OXS）的易感性而导致SZ的脑白质（WM）异常。30 In this study we aim to assess the differences between 82 schizophrenia patients (PT) and 86 healthy controls (HC) 31 in GSH-redox peripheral blood markers: GSH peroxidase (GPx), reductase (GR) enzymatic activities and their ratio 32 (GPx/GR-ratio), evaluating the hypotheses that alterations in the homeostasis of the systemic GSH cycle may be 33与PT中脑WM中的病理机制相关。为此，我们采用了先进的扩散MRI 34方法：扩散峰度成像（DKI）和白质道完整性 - WATSON（WMTI-W），该方法对脱髓鞘和神经毒素的敏感性提供了35个出色的敏感性。36我们表明，女性参与者（HC和PT合并）的GPX水平较高（P = 0.00071），并随37岁衰老而降低（P = 0.026）。我们发现PT和HC在GR和平均峰度的关联中的差异（MK，38 p <0.0001）。也就是说，下MK与HC中的血液GR活性较高有关，但在PT中不相关，这表明HC中高39 GR活性（减少应力的标志）与髓磷脂完整性的变化有关。但是，GSH-REDOX 40外周血标记并不能解释PT中检测到的WM异常，或者本研究的设计如果存在，则无法检测到41个明智的现象。42 43 44简介45
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。
基于fMRI 4D时空数据
使用神经影像数据将精神健康障碍与健康对照的患者区分开来，已采用了广泛的机器学习方法。但是，几乎所有此类方法都基于连接矩阵或从神经成像数据得出的特征应用于输入。最近只有几篇论文根据原始的基于体素的时空数据考虑了这种分类。在本文中，我们报告了基于体素的fMRI数据上一些尖端机器学习算法的性能，以对健康对照和精神分裂症患者进行分类。我们采用的方法包括卷积神经网络，具有较长短期记忆的卷积复发性神经网络以及基于Wasserstein生成的对抗网络的分类的转移学习方法。为了减轻适合可用硬件的计算负担，我们必须将原始的4维数据减少到几乎所有架构的3维输入中。我们的结果表明，基于卷积神经网络的相对简单的体系结构在对健康对照组中的患者分组中表现出合理的不兼容性。相反，我们使用的其他两个复杂架构的性能相对较差。
通过研究焦虑、抑郁和精神分裂症中的大脑复杂性和神经回路功能障碍，架起神经科学与精神病学之间的桥梁
焦虑、抑郁和精神分裂症是复杂的精神疾病，其特征是神经回路、神经递质系统和大脑连接中断，导致情绪调节和认知功能受损。本综述研究了影响这些疾病的遗传、环境和神经生物学因素，强调了神经递质（如血清素、多巴胺和去甲肾上腺素）在情绪调节、应激反应和神经可塑性中的重要作用。这些发现强调了个性化治疗方法的必要性。本综述还探讨了将药物干预与非药物治疗方式相结合的综合策略，包括针灸、草药和正念，这些策略有望实现个性化治疗。神经成像和神经刺激技术的进步，如特征向量中心性映射和机器学习驱动的分析，提供了对大脑连接的更深入了解，并能够实施更有针对性的干预措施。这对于精神分裂症尤其重要，因为多巴胺介导的纹状体前额叶连接中断会导致认知缺陷和临床症状。然而，目前的局限性，例如对这些疾病背后的神经回路的理解不足以及传统治疗对某些亚群的有效性有限，凸显了现有研究和治疗方法中的关键差距。此外，本文还讨论了如何将计算模型与传统医学相结合以增强我们对神经递质相互作用和神经通路的理解。这种整合促进了创新疗法，既能解决短期症状，又能解决长期恢复能力。这种跨学科方法将基础神经科学与临床实践联系起来，为有效的个性化治疗铺平了道路，并为精神疾病患者带来了新的希望。
新研究揭示免疫系统变化与精神分裂症和治疗耐药性有关 1. 来自国家健康保险集团 (NHG) 的研究人员
新加坡科技研究局 (A*STAR) 在理解免疫系统与精神分裂症抗精神病药物耐药性之间的联系方面取得了新的进展，他们利用免疫细胞群的变化来预测潜在的治疗耐药性，并尽早开始最合适的治疗。他们的论文《按抗精神病反应分层的精神分裂症亚型免疫表型》发表在领先的心理神经免疫学杂志《大脑、行为与免疫 1》上，为越来越多的研究表明免疫系统失调可能是精神障碍发展的根本原因提供了新的证据。这项研究得到了新加坡卫生部通过国家医学研究委员会 (NMRC) 办公室、卫生部控股私人有限公司的支持，并获得了 NMRC 临床科学家奖 (MOH-000013)。2. 精神分裂症的确切病因——一种影响约 2400 万人的精神病
精神分裂症和骨髓疾病
精神分裂症是一种慢性精神疾病，病因复杂，涉及遗传、神经生物学和环境因素。尽管药物和非药物干预取得了进展，但许多精神分裂症患者仍会出现治疗抵抗。免疫失调是精神分裂症发病的关键因素，其特征是细胞因子水平改变、免疫相关基因表达和神经炎症。此外，精神分裂症与骨髓恶性肿瘤之间的关联正在显现，有记录显示，骨髓移植治疗恶性肿瘤后，难治性精神分裂症得到缓解。本综述综合了精神分裂症免疫学基础的研究结果，探讨了与骨髓功能障碍的潜在联系，并评估了包括骨髓移植在内的免疫调节方法的治疗潜力。通过强调这些联系，本研究旨在加深对这种使人衰弱的疾病的理解，并促进对创新疗法的前瞻性研究。