清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Towards the understanding of state-independent neural traits underlying psychiatric disorders

精神分裂症(面向对象编程) 神经病理学 神经科学 心理学 特质 研究领域标准 神经影像学 认知心理学
作者
Hengyi Cao
出处
期刊:Neuroscience & Biobehavioral Reviews [Elsevier BV]
卷期号:: 104515-104515
标识
DOI:10.1016/j.neubiorev.2021.104515
摘要

• The search for neural traits may provide insights into rudimentary changes underlying psychiatric disorders. • A neural trait captures invariant core pathology across different brain functional states and disease stages. • Cross-paradigm connectivity is shown to be a valid and reliable approach to assessing neural traits. • Increased connectivity in the cerebello-thalamo-cortical circuitry seems to be a potential neural trait for schizophrenia. Hampered by the symptom complexity and diversity, the understanding of fundamental mechanisms underlying psychiatric disorders remains elusive. Traditional neuroscience research focusing on each behavioral domain separately may lack an overarching view of the pathogenesis of an entire disorder, offering limited power to identify core neuropathology that could possibly account for the disorder’s various symptoms. The search for neural traits that are robustly present across different brain functional states and disease stages may provide insights into the rudimentary changes beneath manifest clinical phenotypes and thus help penetrate the causal mechanisms underlying a complex disorder. In this review, I briefly summarize previous research on this topic, emphasize how neural traits may help boost the understanding of biological mechanisms underlying psychiatric disorders, and exemplify how the observed traits may aid individualized predictions for diagnosis and prognosis in precision psychiatry, in particular related to schizophrenia. I also discuss a proposed research framework that can be leveraged for future studies on neural traits, as well as considerations for future applications of this nascent research strategy.
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
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
李健应助ma采纳,获得10
3秒前
yubin.cao完成签到,获得积分10
10秒前
玛卡巴卡爱吃饭完成签到 ,获得积分10
10秒前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得20
31秒前
解天问完成签到,获得积分10
38秒前
1分钟前
jiangjiang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ma发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
mkeale应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
mkeale应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
mkeale应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
葛力发布了新的文献求助10
3分钟前
酷波er应助葛力采纳,获得10
3分钟前
dawn发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
5分钟前
葛力发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
葛力完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
哈哈哈完成签到,获得积分10
5分钟前
dawn发布了新的文献求助10
6分钟前
6分钟前
liwang9301完成签到,获得积分10
6分钟前
S1mple完成签到,获得积分10
6分钟前
北国雪未消完成签到 ,获得积分10
6分钟前
丘比特应助dawn采纳,获得10
7分钟前
草木发布了新的文献求助10
7分钟前
7分钟前
泥娃娃完成签到,获得积分10
7分钟前
草木发布了新的文献求助10
7分钟前
我要读博完成签到 ,获得积分10
8分钟前
8分钟前
草木完成签到,获得积分20
8分钟前
juan完成签到 ,获得积分10
8分钟前
优雅山柏发布了新的文献求助10
8分钟前
高分求助中
Applied Survey Data Analysis (第三版, 2025) 800
Assessing and Diagnosing Young Children with Neurodevelopmental Disorders (2nd Edition) 700
Images that translate 500
引进保护装置的分析评价八七年国外进口线路等保护运行情况介绍 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Handbook of Innovations in Political Psychology 400
Mapping the Stars: Celebrity, Metonymy, and the Networked Politics of Identity 400
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3840848
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3382744
关于积分的说明 10526401
捐赠科研通 3102602
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1708918
邀请新用户注册赠送积分活动 822781
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 773603