Recent Advances in Biomarkers of Addiction: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background & Aims: There is a growing need to identify and treat individuals with addictive disorders with the goal of improving outcomes for some of the most prevalent and stigmatized illnesses. Recently, international scientific advances have trended towards developing dimensional approaches in our understanding of addiction and addictive disorders. This has been driven largely by the search for biomarkers of addiction—an important example of the thrust to translate advances in neurobiology into clinical psychiatric practice. The present review summarizes recent advances in the pursuit of biomarkers of addiction. Design: Narrative review. Findings: The search for candidate biomarkers of addiction has explored several interdisciplinary modalities. Novel structural and functional neuroimaging techniques show promise as biomarkers of several addictive syndromes. The fields of proteomics and genomics are advancing our ability to identify genes and aberrant proteins involved in the physiology of addiction. Conclusions: Several promising brain, plasma, genetic, and epigenetic indices have been recently identified as putative biomarkers of addiction. For many, there are documented clinical applications in substance use disorders and behavioral addictions. Further research aiming to refine biological and psychological markers into sophisticated risk assessment tools for addictive disorders is on the horizon. Contexte et objectifs: Il existe un besoin croissant d’identifier et de traiter les personnes souffrant de troubles addictifs dans le but d’améliorer les résultats de certaines des maladies les plus répandues et les plus stigmatisées. Récemment, les avancées scientifiques internationales ont eu tendance à développer des approches dimensionnelles dans notre compréhension de la toxicomanie et des troubles addictifs. Cela a été largement motivé par la recherche de bio-marqueurs de la toxicomanie - un exemple important de la volonté de traduire les progrès de la neurobiologie en pratique clinique psychiatrique. La présente revue résume les avancées récentes dans la recherche de bio-marqueurs de la toxicomanie. Conception: revue narrative: Résultats: La recherche de candidats comme bio-marqueurs de la toxicomanie a exploré plusieurs modalités interdisciplinaires. De nouvelles techniques de neuro imagerie structurale et fonctionnelle sont prometteuses en tant que bio-marqueurs de plusieurs syndromes addictifs. Les domaines de la protéomique et de la génomique font progresser notre capacité à identifier les gènes et les protéines aberrantes impliqués dans la physiologie de la toxicomanie. Conclusions: Plusieurs indices prometteurs du cerveau, du plasma, génétiques et épigénétiques ont récemment été identifiés comme des bio-marqueurs putatifs de la dépendance. Pour beaucoup, il existe des applications cliniques documentées dans les troubles liés à la consommation de substances et les dépendances comportementales. D’autres recherches visant à affiner les marqueurs biologiques et psychologiques en outils sophistiqués d’évaluation des risques de troubles addictifs sont à l’horizon.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».