Dopamine D<sub>2/3</sub>Receptor Occupancy Following Dose Reduction Is Predictable With Minimal Plasma Antipsychotic Concentrations: An Open-Label Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population pharmacokinetics can predict antipsychotic blood concentrations at a given time point prior to a dosage change. Those predicted blood concentrations could be used to estimate the corresponding dopamine D2/3 receptors (D2/3R) occupancy by antipsychotics based on the tight relationship between blood and brain pharmacokinetics. However, this 2-step prediction has never been tested. METHODS: Two blood samples were collected at separate time points from 32 clinically stable outpatients with schizophrenia (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition; mean ± SD age: 60.1 ± 7.3 years) to measure plasma concentrations of olanzapine or risperidone at baseline. Then, subjects underwent a dose reduction of olanzapine or risperidone and completed a [(11)C]-raclopride positron emission tomography scan to measure D2/3R occupancy in the putamen. The plasma concentration at the time of the scan was predicted with the 2 samples based on population pharmacokinetic model, using NONMEM. D2/3R occupancy was then estimated by incorporating the predicted plasma concentration in a hyperbole saturation model. The predicted occupancy was compared to the observed value. RESULTS: The mean (95% CI) prediction errors for the prediction of D2/3R occupancy were -1.76% (-5.11 to 1.58) for olanzapine and 0.64% (-6.18 to 7.46) for risperidone. The observed and predicted D2/3R occupancy levels were highly correlated (r = 0.67, P = .001 for olanzapine; r = 0.67, P = .02 for risperidone). CONCLUSIONS: D2/3R occupancy levels can be predicted from blood drug concentrations collected prior to dosage change. Although this 2-step model is subject to a small degree of error, it could be used to select oral doses aimed at achieving optimal D2/3R occupancy on an individual basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».