Imaging of dopaminergic transmission in neuropsychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
The present review addresses recent advances in imaging dopaminergic neurotransmission in vivo. Radiotracer imaging with positron emission tomography and single-photon emission computed tomography can be used to measure pre-, post- and intrasynaptic aspects of dopaminergic transmission. The presynaptic sites can be labelled with radiotracers for the dopamine transporter or the synthetic enzyme aromatic L-amino acid decarboxylase. The postsynaptic sites can be labelled with radiotracers for the dopamine D1 receptor or the dopamine D2 receptor. Estimates of synaptic endogenous dopamine release are made indirectly by measurements of the displacement of receptor tracers by dopamine. Agents are used that either release (e.g. amphetamine) or deplete (e.g. α-methyl-paratyrosine, an inhibitor of tyrosine hydroxylase) dopamine tissue stores. Functional magnetic resonance imaging and positron emission tomography can provide measures of the effect of changes in dopaminergic transmission on neuronal function, as indexed by a change in regional cerebral blood flow, oxygen utilization or glucose metabolism. Magnetic resonance spectroscopy can provide measures of the effect of changes in dopaminergic transmission on the concentration of various neurochemical substances in cerebral tissue. Examples of recent applications of these imaging techniques in some neuropsychiatric diseases are provided.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».