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Jun 30, 2023

欠損のある患者とそうでない患者の皮質形態

分子精神医学 (2023)この記事を引用

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メトリクスの詳細

収束した証拠は、原発性の永続的な陰性症状を伴う統合失調症(SZ)(つまり、欠損型 SZ(DSZ))が SZ スペクトル内で別個の存在である一方、神経生物学的基礎は未解明であることを示唆しています。 DSZおよび非赤字(NDSZ)の最大のデータセットでは、1560人の個人(DSZ 168人、NDSZ 373人、健康対照者(HC)1019人)からのデータのメタ分析と、944人からのサブサンプリングされたデータのメガ分析を実施しました。 ENIGMA SZ ワーキンググループの世界 9 か所の研究センター (メガ解析では 8 か所) から個体 (DSZ 115 名、NDSZ 254 名、HC 575 名) を収集し、皮質形態の点で異なるかどうかを明らかにしました。 メタ分析では、施設は調和されたパイプラインを使用して、SZ 群と対照群の間の皮質の厚さと表面積の違いに対するエフェクトサイズを計算しました。 メガ分析では、統合失調症患者と対照参加者の皮質値が、混合モデル ANCOVA を使用して部位全体で分析されました。 皮質の厚さのメタ分析では、HCと比較した場合、DSZとNDSZの両方で左半球の前頭頭頂領域で広範囲に薄い皮質の収束パターンが示された。 ただし、DSZ には NDSZ よりも顕著な厚さの異常があり、ほとんどが右前頭頭頂皮質に関係します。 表面積に関しては、NDSZ は HC と比較して前頭、頭頂葉、側頭、後頭葉皮質に違いがあり、DSZ と比較して側頭後頭葉皮質に違いが見られました。 DSZ と NDSZ は、HC と比較して、より薄い皮質の広範な重複領域を示していますが、皮質の薄化はより広範で両側性であり、DSZ をよりよく典型しているように見えますが、NDSZ では表面積の変化がより明白です。 我々の発見は、DSZとNDSZが異なる神経画像表現型によって特徴付けられることを初めて実証し、DSZとNDSZの疾病分類学的区別を裏付け、別個の疾患仮説を示唆している。

統合失調症(SZ)の不均一性を解明することは、特定の症状の神経生物学的相関関係を調べる必要性を強制する、継続中の恐るべき課題を表しています。 現在の疾病分類は疾患群を反映している可能性が高いため[1]、より均一な持続症状を特徴とする統合失調症のサブタイプを区別すること[1、2、3]は、SZスペクトル内の特定の疾患実体の固有の神経生物学的マーカーを同定するための効果的な方法となる可能性があります。 [4]。 原発性、安定、持続性の陰性症状を示す SZ と診断された患者の臨床的に均一なサブグループ (つまり、欠損 SZ (DSZ)) [1, 2] を区別することができ、これは SZ 患者の最大 3 分の 1 に相当します [5]。 DSZ は、非欠損 SZ (NDSZ) と比較して、持続的な機能障害と回復の可能性が低い長期予後不良を特徴としています [6]。

DSZ 患者と NDSZ 患者の間の臨床的および神経生物学的な違い [3、7、8、9、10、11、12] は、最初の精神病エピソードまたは臨床症状が現れる前にさえ特定できます [3、11、13、14]。 さらなる証拠[1、15、16]は、これらの疾患実体は、病因因子、経過、および治療反応においても異なることを示唆している。 したがって、数人の著者 [1、3、17、18、19、20] は、DSZ が SZ 症候群内の別の疾患を表す可能性があるという仮説を支持しています。

DSZ の臨床症状は、先行研究 [8、21、22、23、24、25、26] で十分に説明されている独特の特徴を持っていますが、この障害の神経基質は十分に理解されていません [27]。 実際、構造磁気共鳴画像法 (MRI) の研究では相反する結果が得られています。 一部の研究ではNDSZと比較してDSZにおける白質[4、28](WM)および灰白質[29、30、31、32](GM)の異常を報告していますが、他の研究ではNDSZ患者のみの灰白質異常を報告しています[33、34]。 、または 2 つの患者サブグループ間に差がない [4]。

 50%; Supplementary Tables S7 and S8), suggesting that variability in the study population characteristics was higher in the NDSZ group. Moreover, for seven additional effects, the sensitivity analysis (data available upon request) revealed that the removal of individual datasets (from 1 to 8) impacted model significance./p>

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