अंधापन और स्किज़ोफ्रेनिया: अपवाद ने नियम को साबित किया

पिछली पोस्ट में, मैंने दिखाया कि मानसिक बीमारी के व्यास का मॉडल कैसे समझा सकता है कि जन्मजात अंधत्व स्कीज़ोफ्रेनिया को कैसे रोकता है। तब से, मानसिक बीमारी के हीरेट्रिक मॉडल के समानांतर प्रभाव से पता चलता है कि लगभग 5 मिलियन दानव की आबादी में, छोटे जन्म के आकार में मनोवैज्ञानिक स्पेक्ट्रम विकार का खतरा बढ़ जाता है, जबकि एक आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम को कम करते हुए , और बड़े जन्म के आकार के लिए इसके विपरीत। मेरा मूल सुझाव समान था: क्योंकि जन्मजात अंधत्व को आत्मकेंद्रित के खतरे को बढ़ाने के लिए जाना जाता है, यह भीरेस्क्रिक मॉडल के तर्क से भी कम होना चाहिए-या शायद उन्मूलन-मनोविकृति का खतरा।

लेकिन अब एविलाना लेवाडा और सेड्रिक बोएक्स के एक नए अध्ययन ने मानव न्यूरोसाइंस में सीमाओं में छपी खोजों को प्रकाशित किया और सुझाव दिया कि एक अपवाद है जो व्यास नियम को साबित करता है। महत्त्वपूर्ण, ये लेखकों ने जन्मजात कोर्टिकल अंधापन (सीसीबी) के बीच भेद किया है, जहां मस्तिष्क में होने वाली घाव मस्तिष्क में है, और जन्मजात परिधीय अंधत्व (सीपीबी), जहां यह आंख में है। हालांकि लेखकों ने जन्मजात अंधत्व और सिज़ोफ्रेनिया के कुछ मामलों की पहचान की, वे सभी परिधीय प्रकार थे और उनके "अनुसंधान ने सीसीबी और सिज़ोफ्रेनिया के एक भी मामले की पहचान नहीं की।"

स्रोत: लीवाडा, ई और बोएक्स, सी। (2014)।

यह कैसे समझाया जा सकता है? लेखकों ने दो सुझाव दिए सबसे पहले, वे यह बताते हुए पिछले अध्ययनों का पालन करते हैं कि सीपीबी में निहित जीन सिज़ोफ्रेनिया में फैले जीनों के लिए कई कनेक्शन दिखाते हैं, उदाहरण के लिए ओटीएक्स 2 (चरम बाएं से ऊपर की रेखाचित्र, जहां नोड्स के बीच अलग-अलग लाइनें जीनों के बीच रिपोर्ट किए गए सहयोग के लिए विभिन्न प्रकार के सबूत का प्रतिनिधित्व करती हैं: काले सह-अभिव्यक्ति, सह-घटना के लिए गहरे नीले , डेटाबेस के लिए हल्के नीले , पड़ोस के लिए गहरे हरे , हल्के हरे रंग के लिए पाठ खनन, प्रयोगों के लिए गुलाबी , जीन फ्यूजन के लिए लाल , समरूपता के लिए बैंगनी । प्रोटीन नोड रंगीन होते हैं और बेतरतीब ढंग से आते हैं)। एक अन्य महत्वपूर्ण जीन विघटित-इन-स्चिज़ोफ्रेनिया 1 ( डीआईएससी 1 , डायजेमामिटेड चरम अधिकार): "सिज़ोफ्रेनिया के लिए सबसे अधिक अक्सर चर्चा की जाने वाली लोकी में से एक है।" लेखकों का कहना है कि डीआईएससी 1 ने बार्टेट-बीडल सिंड्रोम में भूमिका निभाई है, आनुवंशिक आधार जो "यह सुझाव देता है कि यह एक सिंड्रोम है जो सिज़ोफ्रेनिया और रेटिनिटिस पगमेन्टोसा के बीच कॉमोरबैडिटी प्रकट कर सकता है" (सीपीबी का एक प्रमुख कारण)।

लेखकों का दूसरा सुझाव यह है कि सीसीबी- और कम मात्रा में सीपीबी-परिणाम माध्यमिक कोर्टटिकल मुआवजे में सेजॉयफ्रेनिया के विरुद्ध सुरक्षात्मक होता है जो थैलेमस की भूमिका से जुड़ा होता है (अन्य मस्तिष्क क्षेत्रों में शामिल हैं ओसीसीपॉर्टिक प्रांतस्था, पार्श्व जननिक नाभिक और पुलविनर)। इस तथ्य को स्पष्ट करने वाला एक यह है कि इन लेखकों ने टिप्पणी की, "सीपीबी वाले रोगियों को अल्ट्रा-फास्ट स्पीच की धारणा में दृष्टिहीन व्यक्तियों की तुलना में काफी बेहतर है।" लेकिन, मैं ऐसा नहीं कहूंगा, जो कि कभी-कभी आर्टिस्टिक्स, जिसे कभी-कभी सोचा जाता है बखूबी, स्पष्ट संकेत संवेदी संवेदनशीलता के साक्ष्य के बावजूद, भाषण के प्रति प्रतिक्रिया और प्रतिक्रिया में उनके स्पष्ट घाटे के लिए धन्यवाद।

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लेखकों का कहना है कि "सिज़ोफ्रेनिया के साथ कई सोचा-बेतरतीब वाले मरीज़ों में उनकी सोच में अधिक-अमूर्तता और अधिक शामिल होने की प्रवृत्ति है, साथ ही साथ अधिक विस्तृत व्याख्या (और अधिक आसानी से प्रायोजित) सिमेंटिक नेटवर्क।" यह है कि मैं हाइपर -विशिष्टवाद , और मानसिक बीमारी के व्यास मॉडल के अनुसार, यह सभी मनोवैज्ञानिक स्पेक्ट्रम विकारों में केंद्रीय विकृति है, विशेषकर पैनोनाइड स्कीज़ोफ्रेनिया वे जोड़ते हैं कि निस्संदेह अंधा "बच्चों को अवधारणाओं और श्रेणियों के अधिक-सामान्यकरण की कमी और शब्द आविष्कारों की संख्या में कमी की विशेषता में विपरीत प्रवृत्ति होती है।" इसके विपरीत, यह है कि मैं क्या hypo-mentalism कहूँगा का लक्षण है , और व्यास मॉडल के अनुसार ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों का मुख्य विकृति है।

अंकित मस्तिष्क सिद्धांत और मानसिक बीमारी के अपने विशिष्ट व्यास मॉडल के लिए इन निष्कर्षों का निहितार्थ यह है कि सीसीबी स्किज़ोफ्रेनिया के खिलाफ की रक्षा करता है कि यह ऑटिस्टिक, हाइपो-मानसिकतात्मक मस्तिष्क समारोह से जुड़ा है, जैसा कि मैंने अपने मूल पोस्ट में तर्क दिया था। हालांकि, सीपीबी, कभी-कभी इसके विपरीत उत्पादन करके नियम साबित करता है: अति-मानसिकता, परिधीय अंधत्व और स्किज़ोफ्रेनिया को जोड़ने वाले आनुवंशिक comorbidity के माध्यम से। इस मामले में, कुछ छोटे अपवाद डायरेक्ट की तरह विशाल डेटा सेटों में विपरीत रूप से उन्मुख प्रवृत्ति लाइनों के रूप में ठीक ढंग से व्यास मॉडल के रूप में फिट होते हैं!

(एवलिना लीवाडा के लिए धन्यवाद और स्वीकृति के साथ।)

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