In Search of Reward Deficiency Syndrome (RDS)-Free Controls: The “Holy Grail” in Genetic Addiction Risk Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The search for an accurate, gene-based test to identify heritable risk factors for Reward Deficiency Syndrome (RDS) was conducted based on hundreds of published studies about the role of dopamine in addictive behaviors, including risk for drug dependence and compulsive/impulsive behavior disorders. The term RDS was first coined by Blum's group in 1995 to identify a group of behaviors with a common neurobiological mechanism associated with a polymorphic allelic propensity for hypodopaminergia. OBJECTIVES: To outline the process used to select risk alleles of reward genes for the Genetic Addiction Risk Score (GARS) test. Consequently, to address the limitations caused by inconsistent results that occur in many case-control behavioral association studies. These limitations are perhaps due to the failure of investigators to adequately screen controls for drug and alcohol use disorder, and any of the many RDS behaviors, including nicotine dependence, obesity, pathological gambling, and internet gaming addiction. METHODS: Review of the literature related to the function of risk alleles of reward genes associated with hypodopaminergia relevant case-control association studies for the selection of alleles to be measured by the Genetic Addiction Risk Score (GARS) test. RESULTS: The prevalence of the DRD2 A1 allele in unscreened controls (33.3%), compared to "Super-Controls" [highly screened RDS controls (3.3%) in proband and family] is used to exemplify a possible solution. CONCLUSION: Unlike one gene-one disease (OGOD), RDS is polygenetic, and very complex. In addition, any RDS-related behaviors must be eliminated from the control group in order to obtain the best possible statistical analysis instead of comparing the phenotype with disease-ridden controls.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».