Informing individualized multi-scale neural signatures of clozapine response in patients with treatment-refractory schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Clozapine is currently the only antipsychotic with demonstrated efficacy in treatment-refractory schizophrenia (TRS). However, response to clozapine differs widely between TRS patients, and there are no available clinical or neural predictive indicators that could be used to increase or accelerate the use of clozapine in patients who stand to benefit. Furthermore, it remains unclear how the neuropharmacology of clozapine contributes to its therapeutic effects. Identifying the mechanisms underlying clozapine's therapeutic effects across domains of symptomatology could be crucial for development of new optimized therapies for TRS. Here, we present results from a prospective neuroimaging study that quantitatively related heterogeneous patterns of clinical clozapine response to neural functional connectivity at baseline. We show that we can reliably capture specific dimensions of clozapine clinical response by quantifying the full variation across item-level clinical scales, and that these dimensions can be mapped to neural features that are sensitive to clozapine-induced symptom change. Thus, these features may act as "failure modes" that can provide an early indication of treatment (non-)responsiveness. Lastly, we related the response-relevant neural maps to spatial expression profiles of genes coding for receptors implicated in clozapine's pharmacology, demonstrating that distinct dimensions of clozapine symptom-informed neural features may be associated with specific receptor targets. Collectively, this study informs prognostic neuro-behavioral measures for clozapine as a more optimal treatment for selected patients with TRS. We provide support for the identification of neuro-behavioral targets linked to pharmacological efficacy that can be further developed to inform optimal early treatment decisions in schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».