SY27-2RELAPSE VULNERABILITY AS A BRAIN NETWORK STATE: STUDIES IN HUMANS AND RATS
Notice bibliographique
Résumé
Bringing novel medications from preclinical to clinical development is challenging, especially when efficacy predictors are based on subjective assessments. Neuroimaging methods such as magnet resonance imaging (MRI) may allow for objective human-animal comparisons and thus to identify imaging signatures that are comparable between patients with alcohol use disorders (AUD) and animal models. Such signatures may represent ‘relapse prone' network states that should be positively modulated (i.e. towards normal states) by effective pharmacological treatments. Here, we report results from global mapping of brain activity using resting state functional MRI (rsfMRI) and manganese enhanced MRI (MEMRI) in an established rat model of abstinence from alcohol dependence (i.e. postdependent rats). We found abstinence related changes in brain regions known to be involved in the addiction circuitry but also regions currently not in the focus of alcohol research. The effects of naltrexone, a clinical approved treatment for relapse prevention in AUD, on brain activity patters in postdependent rats were also investigated. Comparable rsfMRI experiments in alcoholic patients and healthy controls using rsfMRI point to altered connectivity in the default mode network and of limbic regions in alcoholics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».