Neuroimaging and multiomics reveal cross-scale circuit abnormalities in schizophrenia

精神分裂症(面向对象编程) 神经科学 神经影像学 微尺度化学 心理学 生物 精神科 数学教育
作者
Meng Wang,Hao Yan,Xiaohan Tian,Weihua Yue,Yong Liu,Lingzhong Fan,Ke Hu,Yuqing Sun,Yuxin Zhao,Jing Lou,Ming Song,Peng Li,Jun Chen,Yunchun Chen,Huaning Wang,Wenming Liu,Zhigang Li,Yongfeng Yang,Hua Guo,Luxian Lv
标识
DOI:10.1038/s44220-023-00110-3
摘要

Schizophrenia (SCZ) is a highly heterogeneous disorder with diverse clinical manifestations and macro- and microscale biological variations, usually observed at dissociable levels. Here we propose a cross-scale, circuit-based framework to connect heterogeneous clinical symptoms, large-scale brain circuit dysfunctions, and genetic, molecular and cellular abnormalities in SCZ. Using connectomic and predictive models on three independent neuroimaging datasets (n = 1,199, including patients with SCZ and healthy controls), we first identified two macroscale dysconnectivity dimensions for corticocortical and corticostriatal circuits, each associated with specific clinical symptoms. We then associated macroscale dysconnectivity with disrupted cellular circuits using extended imaging transcriptomic and genetic analyses on multiomics data. Our findings suggest a two-dimensional cross-scale heterogeneity model of SCZ, which reveals how distinct genetic disruptions affect specific cellular-level deficits, resulting in system-level brain circuit dysconnectivity responsible for the heterogeneous symptoms in SCZ. These findings significantly improve our understanding of cross-scale heterogeneity in SCZ, advancing its pathophysiology and treatment development. Using an integrated analysis on three independent large human datasets, Wang et al. map macroscale dysconnectivity in schizophrenia onto layer- and cell-type-specific microscale alterations. The authors identify different alterations of corticocortical and corticostriatal connectivity in schizophrenia and their relationship to different symptom dimensions and functional domains.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
菜头完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
Ava应助高宫璇采纳,获得10
3秒前
搜集达人应助学霸土豆采纳,获得10
8秒前
科研通AI5应助平安喜乐采纳,获得10
10秒前
bkagyin应助山猪吃细糠采纳,获得10
13秒前
13秒前
郝玖不见完成签到 ,获得积分10
14秒前
哀莫丶哀生完成签到 ,获得积分10
16秒前
long发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
学霸土豆发布了新的文献求助10
19秒前
李小新发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
21秒前
Bonnie完成签到 ,获得积分10
24秒前
SGOM完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
JamesPei应助李小新采纳,获得10
27秒前
shenyanlei发布了新的文献求助10
28秒前
比巴卜发布了新的文献求助10
28秒前
平安喜乐发布了新的文献求助10
28秒前
shufessm完成签到,获得积分0
28秒前
DXR完成签到,获得积分10
29秒前
orixero应助hhh采纳,获得10
29秒前
30秒前
31秒前
NexusExplorer应助grandtough采纳,获得10
31秒前
无心的尔阳完成签到 ,获得积分10
31秒前
32秒前
33秒前
岁岁平岁岁安完成签到,获得积分10
33秒前
Hello应助jim采纳,获得10
33秒前
Ran完成签到 ,获得积分10
35秒前
hewd3发布了新的文献求助10
35秒前
Akim应助shenyanlei采纳,获得10
35秒前
Lamb完成签到,获得积分10
36秒前
踏实天亦发布了新的文献求助10
37秒前
37秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Semantics for Latin: An Introduction 1099
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 780
水稻光合CO2浓缩机制的创建及其作用研究 500
Logical form: From GB to Minimalism 500
2025-2030年中国消毒剂行业市场分析及发展前景预测报告 500
镇江南郊八公洞林区鸟类生态位研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4153980
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3689932
关于积分的说明 11656037
捐赠科研通 3382145
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1855959
邀请新用户注册赠送积分活动 917650
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 831083