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Enregistrement W3023533412 · doi:10.3389/fphar.2020.00591

Identification of a Serotonin 2A Receptor Subtype of Schizophrenia Spectrum Disorders With Pimavanserin: The Sub-Sero Proof-of-Concept Trial Protocol

2020· article· en· W3023533412 sur OpenAlexaff
Olga B. Baltzersen, Herbert Y. Meltzer, Vibe G. Frøkjær, Jayachandra M. Raghava, Lone Baandrup, Birgitte Fagerlund, Henrik Larsson, H.C. Fibiger, Birte Glenthøj, Gitte M. Knudsen, Bjørn H. Ebdrup

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLundbeckfonden
Mots-clésAntipsychoticMedicinePositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)AmisulprideInternal medicinePsychosisPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: All current approved antipsychotic drugs against schizophrenia spectrum disorders share affinity for the dopamine receptor (D2R). However, up to one-third of these patients respond insufficiently, and in some cases, side-effects outweigh symptom reduction. Previous data have suggested that a subgroup of antipsychotic-naïve patients will respond to serotonin 2A receptor (2AR) blockade. AIMS: This investigator-initiated, translational, proof-of-concept study has overall two aims; 1) To test the clinical effectiveness of monotherapy with the newly approved drug against Parkinson's disease psychosis, pimavanserin, in antipsychotic-free patients with first-episode schizophrenia spectrum disorders; 2) To characterize the neurobiological profile of responders to pimavaserin. MATERIALS AND EQUIPMENT: Forty patients will be enrolled in this 6-week open label, one-armed trial with the selective serotonin 2AR antagonist (pimavanserin 34 mg/day). At baseline, patients will undergo: positron emission tomography (PET) imaging of the serotonin 2AR using the radioligand [¹¹C]Cimbi-36; structural magnetic resonance imaging (MRI); MR spectroscopy of cerebral glutamate levels and diffusion tensor imaging; cognitive and psychopathological examinations; electrocardiogram, and blood sampling for genetic- and metabolic analyses. OUTCOME MEASURES: The primary clinical endpoint will be reduction in the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) positive score. Secondary clinical endpoints comprise multiple clinical ratings (positive and negative symptoms, depressive-, obsessive-compulsive symptoms, quality of life, social functioning, sexual functioning, and side-effects). PET, MRI, and cognitive parameters will be used for in-depth neuropsychiatric characterization of pimavanserin response. ANTICIPATED RESULTS: Clinically, we expect pimavanserin to reduce psychotic symptoms with similar effect as observed with conventional antipsychotics, for which we have comparable historical data. We expect pimavanserin to induce minimal side-effects. Neurobiologically, we expect psychotic symptom reduction to be most prominent in patients with low frontal serotonin 2AR binding potential at baseline. Potential pro-cognitive and brain structural effects of pimavanserin will be explored. PERSPECTIVES: Sub-Sero will provide unique information about the role serotonin 2AR in antipsychotic-free, first-episode psychosis. If successful, Sub-Sero will aid identification of a "serotonergic subtype" of schizophrenia spectrum patients, thereby promoting development of precision medicine in clinical psychiatry. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials, identifier NCT03994965.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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