“Breakthrough” Dopamine Supersensitivity during Ongoing Antipsychotic Treatment Leads to Treatment Failure over Time
Notice bibliographique
Résumé
Antipsychotics often lose efficacy in patients despite chronic continuous treatment. Why this occurs is not known. It is known, however, that withdrawal from chronic antipsychotic treatment induces behavioral dopaminergic supersensitivity in animals. How this emerging supersensitivity might interact with ongoing treatment has never been assessed. Therefore, we asked whether dopamine supersensitivity could overcome the behavioral and neurochemical effects of antipsychotics while they are still in use. Using two models of antipsychotic-like effects in rats, we show that during ongoing treatment with clinically relevant doses, haloperidol and olanzapine progressively lose their efficacy in suppressing amphetamine-induced locomotion and conditioned avoidance responding. Treatment failure occurred despite high levels of dopamine D2 receptor occupancy by the antipsychotic and was at least temporarily reversible by an additional increase in antipsychotic dose. To explore potential mechanisms, we studied presynaptic and postsynaptic elements of the dopamine system and observed that antipsychotic failure was accompanied by opposing changes across the synapse: tolerance to the ability of haloperidol to increase basal dopamine and dopamine turnover on one side, and 20-40% increases in D2 receptor number and 100-160% increases in the proportion of D2 receptors in the high-affinity state for dopamine (D2(High)) on the other. Thus, the loss of antipsychotic efficacy is linked to an increase in D2 receptor number and sensitivity. These results are the first to demonstrate that "breakthrough" supersensitivity during ongoing antipsychotic treatment undermines treatment efficacy. These findings provide a model and a mechanism for antipsychotic treatment failure and suggest new directions for the development of more effective antipsychotics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».