Ketamine as an antidepressant: overview of its mechanisms of action and potential predictive biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Ketamine, a drug introduced in the 1960s as an anesthetic agent and still used for that purpose, has garnered marked interest over the past two decades as an emerging treatment for major depressive disorder. With increasing evidence of its efficacy in treatment-resistant depression and its potential anti-suicidal action, a great deal of investigation has been conducted on elucidating ketamine’s effects on the brain. Of particular interest and therapeutic potential is the ability of ketamine to exert rapid antidepressant properties as early as several hours after administration. This is in stark contrast to the delayed effects observed with traditional antidepressants, often requiring several weeks of therapy for a clinical response. Furthermore, ketamine appears to have a unique mechanism of action involving glutamate modulation via actions at the N-methyl-D-aspartate (NMDA) and [Formula: see text]-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid (AMPA) receptors, as well as downstream activation of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and mechanistic target of rapamycin (mTOR) signaling pathways to potentiate synaptic plasticity. This paper provides a brief overview of ketamine with regard to pharmacology/pharmacokinetics, toxicology, the current state of clinical trials on depression, postulated antidepressant mechanisms and potential biomarkers (biochemical, inflammatory, metabolic, neuroimaging sleep-related and cognitive) for predicting response to and/or monitoring of therapeutic outcome with ketamine.
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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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».