Neuroimaging Markers of Cellular Function in Major Depressive Disorder: Implications for Therapeutics, Personalized Medicine, and Prevention
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that 15% of all individuals will experience a major depressive episode (MDE) during their lifetime and that treatment response is inadequate in 40% of these cases. To address this, neuroimaging is being used to identify MDE subtypes and mechanisms of onset as well as to optimize target occupancy of novel treatments. Neuroimaging of monoamine oxidase-A (MAO-A) binding; glutamate levels; indexes of 5-HT(2A), 5-HTT, 5-HT(1A), and 5-HT(1B) receptors; levels of dopamine transporters D(1) and D(2); and hippocampal volume are described here. Three themes emerge. First, symptoms such as pessimism, motor retardation, anxiety disorder, and verbal memory deficits best indicate the subtype of depression. Second, measures related to mechanisms of monoamine loss, particularly elevated MAO-A binding in prefrontal and anterior cingulate cortex, are present in MDE and in high-risk states for MDE. Third, clinical trials show a consistent 80% 5-HTT occupancy of selective serotonin reuptake inhibitors at doses sufficient to distinguish from placebo in clinical trials (although in vitro affinities vary 100-fold), thereby supporting the need for further occupancy studies to accelerate therapeutic development.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».