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Enregistrement W4319298186 · doi:10.3390/biomedicines11020461

Indole Alkaloids from Psychoactive Mushrooms: Chemical and Pharmacological Potential as Psychotherapeutic Agents

2023· review· en· W4319298186 sur OpenAlexafffund
Erika Plazas, Nicoletta Faraone

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésTolerabilityIndole testDrugMedicineAnxietyPharmacologyPsychiatryBiologyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropsychiatric diseases such as depression, anxiety, and post-traumatic stress represent a substantial long-term challenge for the global health systems because of their rising prevalence, uncertain neuropathology, and lack of effective pharmacological treatments. The approved existing studies constitute a piece of strong evidence whereby psychiatric drugs have shown to have unpleasant side effects and reduction of sustained tolerability, impacting patients' quality of life. Thus, the implementation of innovative strategies and alternative sources of bioactive molecules for the search for neuropsychiatric agents are required to guarantee the success of more effective drug candidates. Psychotherapeutic use of indole alkaloids derived from magic mushrooms has shown great interest and potential as an alternative to the synthetic drugs currently used on the market. The focus on indole alkaloids is linked to their rich history, their use as pharmaceuticals, and their broad range of biological properties, collectively underscoring the indole heterocycle as significant in drug discovery. In this review, we aim to report the physicochemical and pharmacological characteristics of indole alkaloids, particularly those derived from magic mushrooms, highlighting the promising application of such active ingredients as safe and effective therapeutic agents for the treatment of neuropsychiatric disorders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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