The effect of lysergic acid diethylamide (LSD) on whole-brain functional and effective connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Psychedelics have emerged as promising candidate treatments for various psychiatric conditions, and given their clinical potential, there is a need to identify biomarkers that underlie their effects. Here, we investigate the neural mechanisms of lysergic acid diethylamide (LSD) using regression dynamic causal modelling (rDCM), a novel technique that assesses whole-brain effective connectivity (EC) during resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI). We modelled data from two randomised, placebo-controlled, double-blind, cross-over trials, in which 45 participants were administered 100 μg LSD and placebo in two resting-state fMRI sessions. We compared EC against whole-brain functional connectivity (FC) using classical statistics and machine learning methods. Multivariate analyses of EC parameters revealed predominantly stronger interregional connectivity and reduced self-inhibition under LSD compared to placebo, with the notable exception of weakened interregional connectivity and increased self-inhibition in occipital brain regions as well as subcortical regions. Together, these findings suggests that LSD perturbs the Excitation/Inhibition balance of the brain. Notably, whole-brain EC did not only provide additional mechanistic insight into the effects of LSD on the Excitation/Inhibition balance of the brain, but EC also correlated with global subjective effects of LSD and discriminated experimental conditions in a machine learning-based analysis with high accuracy (91.11%), highlighting the potential of using whole-brain EC to decode or predict subjective effects of LSD in the future.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».