Neurobiological Correlates of Psilocybin Response in Depression
Notice bibliographique
Résumé
To synthesize the neurobiological basis of brain-resetting effects of psilocybin and identify neuroimaging correlates of psilocybin response in depressed patients. MEDLINE(R), Embase, APA PsycINFO, Cochrane, and CINAHL were systematically searched on June 3, 2022, with no date restrictions using the following string: (psilocybin) AND (psychedelics) AND (MRI) OR (fMRI)) OR (PET)) OR (SPECT)) OR (imaging)) OR (neuroimaging)). After duplicates were removed from 946 studies, 391 studies remained, of which 8 qualified for full-text analysis, but only 5 fulfilled the eligibility criteria of randomized, double-blind, or open-label neuroimaging study with psilocybin treatment in depressed patients. data points included concomitant psychological intervention, modality of neuroimaging technique, changes in depression scores, brain functional changes, and association between functional and psilocybin response. Assessment bias was assessed with the standard risk of bias tool for randomized controlled trials and the tool for risk of bias in nonrandomized studies of interventions. Four studies were open-label, and one was a combined open-label and randomized controlled trial using functional magnetic resonance imaging. Psilocybin-assisted psychotherapy was administered in 3 studies, 1 in refractory and 2 in nonrefractory patients. The remaining 2 studies were in refractory patients. The transient increase in psilocybin-induced global connectivity in major neural tracts and specific areas of brain activation was associated with antidepressant response. Transient functional brain changes with psilocybin therapy resemble the "brain reset" phenomenon and may serve as the putative predictors of psilocybin antidepressant response.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».