XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSchizophrenia
经诊断的不灵活的学习动力学解释了抑郁症和精神分裂症的缺陷
奖励学习缺陷是许多精神障碍的核心症状。最近的工作表明，这种学习障碍是由于使用奖励历史来指导行为的能力而引起的，但是这些障碍出现的神经计算机制仍不清楚。此外，有限的工作采用了跨诊断方法来研究引起学习def ICIT的心理和神经机制是否在精神病理学形式上共享。为了洞悉此问题，我们通过结合计算模型Ling和单次试验的EEG回归，探索了被诊断出患有重力疾病的患者（n = 33）或精神分裂症（n = 24）和33个匹配的健康对照组。在我们的任务中，参与者必须整合刺激的奖励历史，以决定是否值得赌博。在此任务中的自适应学习是通过动态学习率来实现的，这些学习率在第一次遇到给定刺激的情况下是最大的，并且随着刺激重复的增加而衰减。因此，在学习过程中，选择偏好理想地稳定并且不易受到误导性信息的影响。我们显示了减少学习动态的证据，两个患者群体都表现出超敏的学习（即减少腐烂的学习率），使他们的选择更容易受到误导的反馈。此外，还存在精神分裂症特异性的方法偏见，并且对Disconfirma的反馈（事实损失和反事实胜利）的抑郁症特异性提高。两个患者组中的不灵活的学习因神经加工的改变而感到恐慌，包括对任何一个患者组的预期值都没有跟踪。综上所述，我们的结果提供了证据，表明减少逐审学习动力学反映了抑郁症和精神分裂症的融合缺陷。此外，我们确定了疾病独特的学习缺陷。
基于机器学习的精神分裂症和主要抑郁症的脑电图表型
尽管精神诊断是基于公开特征（例如行为，情绪和思想）的现象学区别，但具有脑电图（EEG）神经病理学机制（EEG）的确定仍然具有挑战性。在使用脑电图确定的神经生理表型中，精神分裂症（SZ）和主要抑郁症（MDD）始终没有推荐的脑模型。以前的EEG研究集中在病理生理学的区别和症状关系上（1-3）。SZ和MDD的临床变化非常异质（4-6）。除了基于SZ和MDD之间的现象学区别的临床诊断之外，使用机器学习的脑电图定义可以提供促进治疗突破的见解（7-10）。，通过应用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）（11）来确保精神疾病中的分类表现。听觉P300（AP300）是SZ和抑郁症患者的代表性神经生理指标（12-15）；但是，一些研究为抑郁症指标提供了不一致的发现（16）。ap300包括N1和P3组件，它们在100毫秒左右的最大电位和最正的电位分别是听觉刺激发作后300毫秒左右的最积极电位。通常观察到中线电极中P3和N1振幅的变化（17，18）。另外，定义时间范围内振幅的宽度也可以表明病理状态（21）。此外，每个组件定义时间范围内的最高峰电势在各个个体之间显示出较大的变化，因为每个成分都包含几种神经生物学属性（19，20）。AP300在听觉响应以及工作记忆和注意力过程中反映了认知过程（22，23）。n1已被定义为目标刺激的早期感觉输入的神经分配（24、25），而N1减少可以反映SZ和情绪障碍中的异常选择性注意（26 - 29）。p3是AP300的主要组成部分，它是由信息处理的晚期积极潜力产生的，例如在普通情况下的输入罕见事件（30，31）。n1和p3降低（32，33）。几项研究还报道了MDD患者的N1和P3的延迟延迟和幅度降低（13、34-36）。在这里，我们比较了健康对照组（HCS）与SZ和MDD患者之间的AP300。为了鉴定SZ和抑郁症的大脑表型，N1和P3成分的变化在三个维度上表达，即通过使用雷达图表，峰值，潜伏期，振幅和皮质来源的峰值。此外，我们使用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类器应用机器学习技术，以适用于每个两组分类。
基于脑电图的高级学习方法预测精神分裂症：前景与隐患
精神分裂症症状的复杂性和异质性对客观诊断提出了挑战，因为客观诊断通常基于行为和临床表现。此外，精神分裂症的界限与其他疾病分类（如躁郁症）并没有精确的界限。及早发现精神分裂症可以实现更有效的治疗，改善患者的生活质量。在过去的几十年里，数百项研究旨在利用脑电图 (EEG) 等技术来确定精神分裂症临床表现的神经生物学机制。EEG 事件相关电位的变化与感觉和认知缺陷有关，并被提议作为精神分裂症的生物标志物。除了有助于更有效的诊断之外，生物标志物对于精神分裂症发病预测和预后也至关重要。然而，任何提议的生物标志物都需要大量的临床研究来证明其有效性和成本效益。在计算神经科学发展的推动下，人们尝试使用脑成像模式识别方法来捕捉脑功能活动的差异，对不同阶段（前驱期、首次发作、慢性）的精神分裂症进行自动分类。人们已经研究了先进的学习技术，并取得了令人欣喜的成果。本综述概述了最近基于机器学习的使用脑电图数据对精神分裂症进行分类的方法，并讨论了它们的潜力和局限性。本综述旨在作为未来开发有效的基于脑电图的模型的起点，这些模型可能预测精神分裂症的发病率、识别精神病转化高风险的受试者或将精神分裂症与其他疾病区分开来，从而促进更有效的早期干预。
精神分裂症的多巴胺、谷氨酸和 GABA 假说：谷氨酸可能是关键
本文探讨了神经递质多巴胺、谷氨酸和γ-氨基丁酸 (GABA) 导致精神分裂症的假设，并得出结论：谷氨酸影响多巴胺和 GABA 的联合模型是最合理的解释机制。多巴胺假说得到了证据的支持，即精神分裂症患者的特定大脑区域的多巴胺受体和神经递质明显增加和减少。此外，针对多巴胺受体的药物已成功减轻了精神分裂症症状。谷氨酸假说认为神经递质谷氨酸是这种疾病的基础，因为影响 NMDA（谷氨酸）受体已被证明会导致积极和消极的精神分裂症症状，包括仅在精神分裂症中出现的视觉和听觉症状。此外，与 NMDA 受体和精神分裂症相关的几个基因存在遗传关联。 GABA 模型也被探索，因为篡改与 GABA 相关的细胞已被证明会诱发精神分裂症症状，尽管这可以解释为与谷氨酸模型的结合，而不是对立。单独考虑时，这些假设是有缺陷的。多巴胺模型无法解释负面的精神分裂症症状，针对多巴胺受体的药物仍然无法完全减轻自我报告的症状。同样，谷氨酸模型可能是由不规则的 GABA 量引起的，谷氨酸假说也可能解释针对多巴胺的治疗的积极作用。有证据表明，导致 NMDA 受体功能下降的药物会导致多巴胺功能障碍。结合多巴胺和谷氨酸参与的有力证据，最合理的模型是 NMDA 功能障碍导致 GABA 和多巴胺受体问题。
使用静止状态脑电图数据的有效连通性诊断精神分裂症
摘要：精神分裂症是一种与神经生物学作用相关的严重精神疾病。即使任务期间的大脑活动（即P300活动）被认为是诊断精神分裂症的生物标志物，但静止的大脑活动也有可能表现出精神分裂症中固有的功能障碍，并且可以用来了解这些患者的认知识别。在这项研究中，我们根据眼睛开发了一种机器学习算法（MLA），基于闭合静止状态脑电图（EEG）数据集，该数据集记录了在任何任务或外部刺激的情况下记录神经活动，旨在将其与健康的对照（SCZS）与健康对照（HCS）区分开来。MLA有两个步骤。在第一个步骤中，符号转移熵（Ste）是有效连通性的量度，将其应用于静止状态的脑电图数据。在第二步中，MLA使用Ste矩阵来找到一组可以成功区分SCZ与HC的功能。从结果来看，我们发现MLA可以达到96.92％的总准确度，敏感性为95％，特定的特定级别为98.57％，精度为98.33％，F1得分为0.97，仅为0.97，Matthews相关（MCC）仅使用0.94的特征，该特征是10 nirs fefters to thers to thers to thers to thers to thers to thers to thers to thers thers thers to thers to n of to thers thers thers thers thers thers to n of thers to n of thers to n.静止状态的脑电图数据可能是精神分裂症临床诊断的有前途的工具。
精神分裂症中遗传因素和神经递质功能障碍的汇合：全面的评论
精神分裂症是一种精神病，其特征是一种深刻的精神疾病，会损害个人在社会和认知领域中发挥作用的能力。被诊断患有精神分裂症的人表现出精神病理学症状，这些症状被归类为阳性，阴性和认知。根据一些估计，近98％的精神分裂症患者患有认知缺陷，并且低于其预期的认知能力，这取决于他们的前诊所和父母的教育成就。精神分裂症会影响全球约2400万个人，这转化为0.32％的患病率，即300人中有1人。在此期间，成年人中病情的患病率为222个人中的0.45％或1个。精神分裂症的遗传力被广泛认为是显着的，范围从60％到90％。因此，确定特定的风险基因对于理解该疾病的基本原因和生理机制至关重要。精神分裂症的病理生理学涉及各种神经递质及其途径的失调。各种环境因素和遗传也与之相关。多巴胺和其他与之相关的神经递质（如5-羟色胺和谷氨酰胺）一直是精神分裂症的主要药物靶标。本综述的目的是对精神分裂症的病因，病理生理机制和表现形式提供全面的理解。总体而言，仍然没有足够的证据证明精神分裂症发病机理的根本原因。尽管如此，重要的是要认识到精神分裂症的未知原因和未知原因。关键词：精神分裂症；精神障碍；精神病；精神分裂症的起源
药物基因的罕见变异影响精神分裂症患者的氯氮平代谢
氯氮平是唯一获批用于治疗难治性精神分裂症 (TRS) 的药物。目前，关于氯氮平反应变异的预测因子很少，但已知氯氮平代谢会影响治疗反应和不良副作用。本文，我们扩展了之前侧重于常见基因变异的氯氮平代谢全基因组研究，分析了英国2062例服用氯氮平的精神分裂症患者的全外显子组测序数据。我们通过对6585例药代动力学检测的纵向分析，探究了参与氯氮平代谢途径的基因和基因集的罕见基因组变异是否会影响氯氮平代谢物的血浆浓度。我们观察到与药物药代动力学广泛相关的基因集中罕见破坏性编码变异（MAF ≤ 1 %）的负担与血浆中较低的氯氮平（β = − 0.054，SE = 0.019，P 值 = 0.005）浓度之间存在统计学上显着的关联。我们估计，该基因集中单个破坏性等位基因对氯氮平血浆浓度的影响类似于将氯氮平剂量减少约 35 毫克/天。基于基因的分析发现 CYP1A2 中的罕见变异对氯氮平代谢的影响最强（β = 0.324，SE = 0.124，P = 0.009），该基因编码负责将氯氮平转化为去甲氯氮平的酶。我们的研究结果支持以下假设：已知药物代谢酶和转运蛋白的罕见遗传变异可以显着影响氯氮平血浆浓度；这些结果表明，试图预测氯氮平代谢和个性化药物治疗的药物基因组学研究可以从在药物基因中加入除了已经鉴定和归类为 PGx 星号等位基因之外的罕见破坏性变异中受益。
精神分裂症同卵双胞胎的线粒体 DNA 拷贝数和异质体不一致
精神分裂症 (SZ) 是一种严重、复杂且常见的精神疾病，具有高遗传性 (80%)、成人发病年龄和同卵双胞胎 (MZ) 中的高度不一致 (∼ 50%)。对家族性和非家族性病例的大量研究表明 SZ 中存在许多分离突变和从头改变，其中可能包括线粒体基因组的改变。然而，尚未发现单一的普遍致病变异，突显了其广泛的遗传异质性。本报告特别关注使用血液对一组独特的同卵双胞胎不一致 (MZD) 中 SZ 的线粒体基因组变化进行评估。将六对 MZD 双胞胎和两组父母 (N = 16) 的基因组 DNA 与 Affymetrix Human SNP Array 6.0 杂交，以评估线粒体 DNA 拷贝数 (mtDNA-CN)。对 MZD 对及其父母的子集进行了全基因组测序 (WGS) 和定量聚合酶链式反应 (qPCR)，并用于得出 mtDNA-CN 估计值。进一步分析了 WGS 数据以生成异质体 (HP) 估计值。我们的结果表明，正如预期的那样，配对内和母子差异的 mtDNA-CN 估计值小于涉及无关个体的比较。MZD 双胞胎的 mtDNA-CN 估计值不一致，并且在所有技术中 mtDNA-CN 差异的方向性一致。此外，qPCR 在基于相关性估计 mtDNA-CN 方面表现优于 Affymetrix。在 MZD 双胞胎之间未检测到可靠的 HP 差异。观察到的 MZD 内 mtDNA-CN 差异代表合子后体细胞变化，可能导致 MZ 双胞胎在疾病（包括 SZ）方面不一致。
与抑郁和精神分裂症相关的脑形态基因的新型错义变体
心理和认知障碍在现代社会中越来越关注，影响到2022年全球超过10亿人口。了解对精神疾病的敏感性和开发及时诊断，预防和治疗的方法是必不可少的。遗传因素越来越多地被认为是大多数精神疾病（2）的易感因素（2），并且脑形态发生受损被认为是重要的根本原因（3，4）。大脑发育是一个复杂的多阶段过程，依赖于各种细胞和分子参与者的协调作用（5，6）。涉及大脑发育的基因的失调或功能障碍，包括编码神经营养因素，引导分子，生长因子受体，间细胞间粘附分子等，以及其他可能会改变脑结构或接线，使人对精神和认知灾害的易感性。例如，在墨西哥人美国人（7）（7）中，基因组变体（例如RS11030103-G，RS6265-T和RS28722151-G）与脑衍生的神经营养因子（BDNF）基因在脑衍生的神经营养因子（BDNF）基因（MDD）中相关（7）。同样，在神经生长因子（NGF）基因内的变体RS2856813-G和RS6678788-T与美国人群中女性的主要情感障碍有关（8）。这强调了在该领域进行更广泛研究的必要性。识别这种基因，阐明其遗传变异的功能意义，并为在精神分裂症的背景下，在编码受体酪氨酸激酶ERBB4（RS707284-G和RS7598440-A）的基因中的单核苷酸基因组变异（SNP）以及引导分子EFNB1（RS1048948033-A和RS）在犹太人群（9）和颅骨综合征中（分别以脑局部和智力障碍为特征的疾病）（10）（10）。尽管最初在1891年提出了精神障碍的形态发生理论，并随后受到大量证据的支持，但我们对单个分子对塑造人类精神活动和精神健康的特定贡献的理解仍然受到限制。
背外外侧前额叶皮层对精神分裂症认知功能障碍的贡献
克雷佩林（Kraepelin）在他对精神分裂症（SZ）的早期描述中，将这种疾病描述为“没有指挥家的乐团。”克雷佩林进一步推测该“导体”位于额叶。在接下来的几十年中，来自多项研究的发现清楚地暗示了背外侧前额叶皮层（DLPFC）在SZ病理生理学中起着核心作用，尤其是在关键认知特征（例如在工作记忆和认知控制中定性）的关键认知特征。概述了与DLPFC功能相关的认知机制以及SZ中它们如何改变后，我们回顾了来自一系列神经科学方法的证据，从而解决了这些认知障碍如何反映出疾病潜在的病理生理学。特别是我们提供的证据表明，在一系列的空间和时间分辨率中，SZ中DLPFC的改变是显而易见的：从其细胞和分子结构到其总体结构和功能完整性，从MilliseCond到更长的时间标准。然后，我们基于DLPFC中神经元信号的变化如何改变神经活动的同步模式来产生大电路级的变化DLPFC激活中最终影响认知和行为。我们讨论了针对SZ中DLPFC功能的最初努力，这些努力的临床意义以及未来发展的潜在途径。