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Enregistrement W2794697420 · doi:10.1093/schbul/sby014.178

43. BUILDING ON GENETICS AND PATHOPHYSIOLOGY OF SCHIZOPHRENIA TO GUIDE DISCOVERY OF NEW TREATMENTS

2018· article· en· W2794697420 sur OpenAlexaboutno aff
P. Jeffrey Conn

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)NeuroscienceMedicineTranslational researchAdverse effectBioinformaticsPsychologyPsychiatryInternal medicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overall Abstract: Current treatments for schizophrenia (SCZ) are partially effective in treating positive symptoms, but many patients are refractory to available medications and they are ineffective in the treatment of negative symptoms and cognitive impairment. There is a tremendous need to develop novel approaches to the treatment of SCZ that have broader efficacy and fewer adverse effects than existing dopamine D2 receptor and mixed D2/5-HT2A antagonists. To achieve fundamental breakthroughs that provide efficacy for refractory patients and across multiple symptom domains, it will be critical to rely on rigorous studies in SCZ patients that guide development of novel treatment approaches. Major recent advances in the genetics, imaging, and molecular pathophysiology of SCZ point to new potential treatment strategies, and may guide patient selection and outcome measures. Speakers in this symposium will summarize examples of translational studies that may offer novel therapeutic approaches that have the potential to fundamentally change the standard of care for SCZ patients. Jeff Conn (Vanderbilt Univ., USA) will summarize recent genetic studies that point to loss of function mutations in two novel G protein-coupled receptors in SCZ patients, and the discovery of novel positive allosteric modulators for these receptors that are providing a strong proof of concept for advancing selective agents to clinical evaluation in patients, including those that bear these specific mutations. Brian Dean (Univ. Melbourne, Australia) will then review clinical studies showing that a subgroup of SCZ patients show a marked loss of cortical muscarinic M1 receptors and translational studies suggesting that selective activators of M1 receptors could provide benefits in treating this disorder. In addition, he will summarize changes in molecular cytoarchitecture in the cortex of subjects with SCZ that provide important insights in considering M1 activators as a treatment strategy. Clare Beasley (Univ. British Columbia, Canada), will review mounting evidence from postmortem tissue that implicates immune dysregulation and the complement system in SCZ and the potential utility of complement inhibitors in the treatment of this disorder. Finally, Anissa Abi-Dargham (Stony Brook Univ., USA) will discuss recent advances in the use of molecular imaging for discovery of patients with alterations in specific targets that may guide clinical development. Specifically, imaging studies suggest that nigro-striatal dopaminergic projections may play a more important role relative to mesolimbic dopaminergic projections than previously appreciated, and suggest a blunting of dopamine release in extra-striatal areas. These observations can be linked to clinical treatment response or particular domains of pathology and fit nicely with new data suggesting that activation of targets outlined in the first presentation selectively inhibit dopaminergic signaling in nigrostriatal but not in other dopaminergic pathways. In summary, this panel will highlight new therapeutic leads derived from novel insights gathered through imaging, genetic and molecular studies of SCZ patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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