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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。
具有磁共振成像，高级分析和机器学习的精神分裂症的形态学研究
我们对精神分裂症患者进行了形态学分析，并将其与健康对照组进行了比较。我们的分析包括使用公共可用的自动提取工具来评估从结构性磁共振成像（MRI）（MRI）的区域皮质厚度（包括区域内厚度可变性）来表征基于公共可用数据集的精神分裂症相关的群体异常。我们还进行了自动提取的生物标志物与可用的各种患者临床变量之间的相关性分析。最后，我们还介绍了机器学习分析的结果。结果表明，精神分裂症的区域皮质厚度异常。我们观察到患者抑郁症与右侧轨道额叶皮质的平均皮质厚度之间的相关性（RHO = 0.474）。我们评估的领先的机器学习技术是基于区域脑测量值，包括来自岛岛，上级额叶，尾状，钙质沟，钙疗，直肠和自由的中间区域，其灵敏度为92％和74％的敏感性和74％的特定敏感性。这些结果表明，将MRI与自动生物标志物提取的高级分析技术有助于表征精神分裂症患者。
精神分裂症相关基因AS3MT的功能表征鉴定出在神经元发育中的作用。
图4在分化的AS3MT敲除和野生型细胞系之间未观察到形态差异：使用10μM视黄酸的细胞系在7天内使用10μM视黄酸和1％FBS在酸蚀刻，层粘连蛋白和多赖氨酸和多赖氨酸覆盖的覆盖物上覆盖，以获取MAP2，以获取MAP2，以获取cytoskeposkemeleckkeletalsmembeletalmarkeral。（a）敲除（KO）或野生型（wt）AS3MT线之间的MAP2 +单元总数没有差异（t检验，T [0.875] = 1.19，p = 0.523）b）kO和WT AS3MT线之间的细胞面积没有差异（T AS3MT test test，t test，T [1.98] [1.98] = 1.198]，P。c）KO和WT AS3MT线之间的最长神经突长度没有差异（t检验，t [1.99] = 1.10，p = 0.386）。d）KO和WT AS3MT线之间的总神经突长度没有差异（t检验，t [1.11] = 0.937，p = 0.508）。在两个独立的KO/WT细胞系上进行了三个技术重复，进行了每个实验。条代表每个基因型的两个细胞系的平均值。错误是平均值±SEM
利用功能连接组数据诊断精神分裂症
摘要 先前的深度学习方法尚未捕获大脑结构或功能连接组数据的图形或网络表示。为了解决这个问题，我们通过将 BrainNetCNN 和全局协方差池化纳入自注意力机制，开发了 BrainNet-全局协方差池化-注意力卷积神经网络 (BrainNet-GA CNN)。从 171 名精神分裂症谱系障碍 (SSD) 患者和 161 名健康对照者 (HC) 获得了静息态功能磁共振成像数据。我们对提出的 BrainNet-GA CNN 进行了消融分析，并使用嵌套十倍交叉验证策略与竞争方法进行了定量性能比较。将我们的模型的性能与竞争方法进行了比较。使用基于梯度的解释方法可视化判别连接，并与使用功能连接分析获得的结果进行比较。BrainNet-GA CNN 的准确率为 83.13%，优于其他竞争方法。在前 10 个判别连接中，一些与默认模式网络和听觉网络有关。有趣的是，这些区域在功能连接分析中也很重要。我们的研究结果表明，提出的 BrainNet-GA CNN 可以比其他模型更准确地对 SSD 和 HC 患者进行分类。显着区域的可视化提供了重要的临床信息。这些结果突出了 BrainNet-GA CNN 在精神分裂症诊断中的潜在用途。关键词：脑网络、功能连接组、卷积神经网络、全局协方差池、自我注意机制、精神分裂症
精神分裂症伽马同步缺陷的神经网络动力学
伽马波段 (40 Hz) 活动对于感觉和认知处理过程中皮质间传输和跨神经网络信息整合至关重要。精神分裂症患者在响应 40 Hz 的听觉刺激时，支持同步伽马波段振荡的能力选择性降低。尽管这种 40 Hz 听觉稳态反应 (ASSR) 被广泛用作神经精神疾病治疗开发的转化脑电图生物标志物，但 ASSR 背后的时空动态尚未得到充分表征。在本研究中，应用了一种新颖的 Granger 因果关系分析来评估精神分裂症患者 (n = 426) 和健康对照受试者 (n = 293) 在响应 40 Hz 稳态刺激时跨皮质源的伽马振荡传播。两组均显示多个 ASSR 源相互作用，这些相互作用广泛分布于大脑各个区域。精神分裂症患者表现出明显的、层次化的连接异常。在反应开始间隔内，患者表现出从下额回到颞上回的连接异常增加，随后从颞上回到中扣带回的连接减少。在 ASSR 反应的后期（300-500 毫秒），患者表现出从颞上回到中额回的连接显著增加，随后从左上额回到右上额回和中额回的连接减少。这些发现既突出了健康受试者对简单伽马频率刺激的反应中分布式多个源的协调，也突出了
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。
单细胞分辨率的RNA编辑调查将中间神经元与精神分裂症和自闭症联系起来
通过ADAR酶将腺苷转化为RNA中的插入，称为“ RNA编辑”，对于健康的脑部开发至关重要。 编辑在神经精神疾病中失调，但尚未在分裂神经元的水平上进行大规模研究。 我们从一个神经典型雌性供体的六个皮质区域的3055个神经元中量化了RNA编辑位点，并发现至少十个核中存在41,930个位点。 大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，大约80％在公共RNA编辑数据库中分类。 我们确定了9285个假定的新型编辑站点，其中29％也可以在无关的供体中检测到。 与大量RNA-seq研究的结果相交，为1730个地点提供了细胞类型和空间环境，这些位点在精神分裂症脑供体中差异编辑，以及自闭症供体中的910个此类部位。 自闭症相关的基因还具有预测可修饰RNA结构的编辑位点。 抑制性神经元比兴奋性神经元显示出更高的整体转录组编辑，并且在额叶皮层中观察到最高的编辑速率。 我们使用广义线性模型来识别细胞类型之间的差异编辑位点和基因。 在兴奋性神经元中优先编辑了二十九个基因，在抑制性神经元中更严重地编辑了43个基因，包括RBFOX1，其靶基因，与自闭症相关的Prader-Prader-Willi locus（15q11）中的基因。 来自基因座15q11的SNORD115/116基因的丰度与整个转录组的编辑呈正相关。通过ADAR酶将腺苷转化为RNA中的插入，称为“ RNA编辑”，对于健康的脑部开发至关重要。编辑在神经精神疾病中失调，但尚未在分裂神经元的水平上进行大规模研究。我们从一个神经典型雌性供体的六个皮质区域的3055个神经元中量化了RNA编辑位点，并发现至少十个核中存在41,930个位点。大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，大约80％在公共RNA编辑数据库中分类。我们确定了9285个假定的新型编辑站点，其中29％也可以在无关的供体中检测到。与大量RNA-seq研究的结果相交，为1730个地点提供了细胞类型和空间环境，这些位点在精神分裂症脑供体中差异编辑，以及自闭症供体中的910个此类部位。自闭症相关的基因还具有预测可修饰RNA结构的编辑位点。抑制性神经元比兴奋性神经元显示出更高的整体转录组编辑，并且在额叶皮层中观察到最高的编辑速率。我们使用广义线性模型来识别细胞类型之间的差异编辑位点和基因。在兴奋性神经元中优先编辑了二十九个基因，在抑制性神经元中更严重地编辑了43个基因，包括RBFOX1，其靶基因，与自闭症相关的Prader-Prader-Willi locus（15q11）中的基因。来自基因座15q11的SNORD115/116基因的丰度与整个转录组的编辑呈正相关。我们认为，抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能会与这些细胞在自闭症中的特定扰动进行分配。
标题对单细胞分辨率的RNA编辑调查将中间神经元与精神分裂症和自闭症联系起来Brendan Robert E. Ansell 1 2，Simon N. Thomas
澳大利亚2。澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学医学生物学系3. 分子医学部，哈里·珀金斯医学研究所，西澳大利亚州默多克，澳大利亚摘要背景：通过Adar酶将腺苷转化为RNA中的inosine insine insine酶，发生在人类转录组中的数千个地点，对于健康的大脑发育至关重要。 在许多神经精神疾病中，这种编辑过程失调，但尚未按单个神经元的水平进行大规模研究。 方法：我们在全长捕获核转录组中量化了RNA编辑位点，该位点的核转录组是来自六个神经型验尸后女性供体的六个皮质区域的3055个神经元的核转录组。 推定的编辑位点与包括健康和神经精神脑组织在内的散装人体组织转录组中的位点相交，并在无关脑供体的单个核中鉴定出的位点。 使用线性模型对细胞类型和皮质区域以及其中的各个位点和基因之间的差异编辑。 还测试了基因丰度与编辑之间的。 结果：我们在至少十个神经元核中鉴定了41,930个RNA编辑位点，具有可靠的读取覆盖率。 大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，并且在已发表的RNA编辑数据库中分类了约80％。 我们确定了9285个假定的新型RNA编辑位点，其中29％在无关供体的神经元转录组中也可检测到。 自闭症相关的基因富含预测可修饰RNA结构的编辑位点。澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学医学生物学系3.分子医学部，哈里·珀金斯医学研究所，西澳大利亚州默多克，澳大利亚摘要背景：通过Adar酶将腺苷转化为RNA中的inosine insine insine酶，发生在人类转录组中的数千个地点，对于健康的大脑发育至关重要。在许多神经精神疾病中，这种编辑过程失调，但尚未按单个神经元的水平进行大规模研究。方法：我们在全长捕获核转录组中量化了RNA编辑位点，该位点的核转录组是来自六个神经型验尸后女性供体的六个皮质区域的3055个神经元的核转录组。推定的编辑位点与包括健康和神经精神脑组织在内的散装人体组织转录组中的位点相交，并在无关脑供体的单个核中鉴定出的位点。使用线性模型对细胞类型和皮质区域以及其中的各个位点和基因之间的差异编辑。。结果：我们在至少十个神经元核中鉴定了41,930个RNA编辑位点，具有可靠的读取覆盖率。大多数站点位于内含子或3'UTR中的Alu重复序列中，并且在已发表的RNA编辑数据库中分类了约80％。我们确定了9285个假定的新型RNA编辑位点，其中29％在无关供体的神经元转录组中也可检测到。自闭症相关的基因富含预测可修饰RNA结构的编辑位点。全球编辑率最强的相关性是SNORD115和SNORD116群集（15Q11）的snornas，该snornas已知可调节5-羟色胺受体加工并与ADAR2共定位。抑制性神经元比兴奋性神经元更高的总体转录组编辑。 此外，我们确定了在兴奋性神经元中优先编辑的29个基因和43个基因在包括RBFOX1，其靶基因的抑制性神经元中更严重，在自闭症相关的Prader-willi locus-Willi locus 15q11中，包括RBFOX1，其靶基因和小核仁RNA相关基因。 这些结果为1730个地点提供了细胞类型和空间上下文，这些位点在精神分裂症患者的大脑中差异化，自闭症患者中有910个部位。 结论：RNA编辑，包括数千个先前未报告的位点，在单个神经元核中可牢固地检测到，其中细胞亚型之间的基因编辑差异比皮质区域之间的差异更强。 抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。抑制性神经元比兴奋性神经元更高的总体转录组编辑。此外，我们确定了在兴奋性神经元中优先编辑的29个基因和43个基因在包括RBFOX1，其靶基因的抑制性神经元中更严重，在自闭症相关的Prader-willi locus-Willi locus 15q11中，包括RBFOX1，其靶基因和小核仁RNA相关基因。这些结果为1730个地点提供了细胞类型和空间上下文，这些位点在精神分裂症患者的大脑中差异化，自闭症患者中有910个部位。结论：RNA编辑，包括数千个先前未报告的位点，在单个神经元核中可牢固地检测到，其中细胞亚型之间的基因编辑差异比皮质区域之间的差异更强。抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。抑制性神经元中自闭症相关基因的编辑不足可能在自闭症中这些细胞的特异性扰动中表现出来。
管理儿童和青少年的兴奋剂药物利培酮是第一个被开发用于治疗精神分裂症等精神疾病的药物。利培酮不适用于
• 晚餐后不应进行屏幕活动。这包括电视、视频游戏、电脑游戏、智能手机等。屏幕发出的强光会诱使大脑误以为是白天。当这种情况发生时，大脑会停止产生褪黑激素，这是一种产生睡意的激素。即使没有屏幕时间，患有 ADHD 的儿童也常常难以入睡，因为他们的大脑会在 90 分钟后释放褪黑激素。游戏对许多孩子来说尤其容易上瘾，这让他们很难关掉游戏。它往往会刺激大脑，让孩子高度警觉，不愿意睡觉。一个有用的策略是晚上把孩子的所有电子产品都拿走，包括手机。这可以防止孩子们在晚上互相发短信，这是一种常见但有害的习惯。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降 非暴力抵抗策略的动态模型
对于大多数神经精神疾病，尚无可用来帮助早期诊断和及时治疗干预的诊断或预测工具。开发了基于常规的脑电图记录，量子潜在的平均值和可变性评分（QPMV）以高精度识别具有高精度的神经精神和神经认知失误。假定大脑中的信息过程涉及大脑各个区域中神经元活性的整合。因此，假定的量子样结构允许量化连通性作为空间和时间（局部性）的函数以及信息空间（非局部性）中类似量子的效应的函数。eeg信号反映了大脑的整体（不可分割）功能，包括大脑的高度层次结构，该功能由量子电位根据Bohmian力学表达，并结合了数据和PADIC数字的树状图表示。参与者由230名参与者组成，其中包括28名患有严重抑郁症的参与者，42名精神分裂症，65名认知障碍和95个对照。常规的脑电图记录用于基于超级分析的QPMV，与P -ADIC数字和量子理论紧密结合。新型的EEG分析算法（QPMV）似乎是诊断神经精神疾病和神经认知疾病的有用且足够准确的工具，并且可能能够预测疾病的病程和治疗的反应。基于曲线下的面积，在将健康对照与诊断为精神分裂症（p <0.0001）（p <0.0001），阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（AD; p <0.0001）和轻度认知障碍（MCI; p <0.0001）以及与Schizeprenrren的参与者（p <0.0001）以及p <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.0001）中获得了高准确性。 0.0001）或MCI（p <0.0001）以及与AD（P <0.0001）或MCI（P <0.0001）的抑郁症患者区分开来。