Sequential versus Nonsequential Measurement of Density and Affinity of Dopamine D2 Receptors with [<sup>11</sup>C]Raclopride: 2: Effects of DAT Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
The multiple ligand concentration receptor assays (MLCRA) method allows, in a stable condition, reliable and reproducible measurements of the density and affinity of the dopamine (DA) D2 receptors with [11C]raclopride, using either a sequential method (two or more scans in one day) or a nonsequential method (two or more scans over days or weeks). We have shown that measurement of receptor density and affinity is also possible after an acute pharmacological challenge with methamphetamine and that both scanning protocols yield similar values. However, our attempts to measure receptor density and affinity after a pharmacological challenge with another class of drugs that lead to the same outcome, increase in synaptic DA concentrations, revealed opposite results with the two scanning methods: a decrease in receptor density with the sequential method and an increase in affinity with a nonsequential method. These results show the impact of the time-dependency of the effects of an 'acute' pharmacological challenge on MLCRA studies. A theoretical simulation is presented to account for the discrepancy in the sequential and nonsequential data. A possible alternate scanning paradigm is proposed to avoid the confounding effect of time variability of the endogenous ligand synaptic concentrations in the sequential condition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».