Central pharmacokinetics of levodopa: Lessons from imaging studies
Notice bibliographique
Résumé
Functional imaging may be particularly helpful for the assessment of levodopa (l-dopa) response and long-term complications of therapy in Parkinson's disease. Radiotracer imaging allows the quantitative determination of regional changes in blood flow and glucose metabolism, as well as alterations in brain connectivity and network activation and changes in dopamine receptors, non-dopaminergic neurotransmitter systems, and to a lesser extent, signaling pathways downstream to dopamine receptors. The focus of the present article, however, is the application of positron emission tomography (PET) to study the central pharmacokinetics of l-dopa. Radioligands with limited affinity for the dopamine D2 receptor are sensitive to changes in the levels of synaptic dopamine and can accordingly provide helpful insights into the magnitude and time course of dopamine release after l-dopa. Prolonged fluorodopa PET scans can be used to estimate the rate of dopamine turnover. Studies performed with these techniques have demonstrated increased dopamine turnover and increased but shorter duration release of dopamine after l-dopa as Parkinson's disease (PD) progresses, increased release of dopamine in patients with l-dopa-induced dyskinesia, and that aberrant patterns of dopamine release may actually predict the future development of motor fluctuations. Taken together, the studies provide in vivo validation for the hypothesis that pulsatile stimulation of dopamine receptors plays a critical role in the emergence of long-term motor complications of therapy. Similar approaches can be used to study the non-motor complications of PD and its treatment. Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».