What Remains to Be Discovered in Schizophrenia Therapeutics: Contributions by Advancing the Molecular Mechanisms of Drugs for Psychosis and Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a frequently debilitating and complex mental disorder affecting approximately 1% of the global population, characterized by symptoms such as hallucinations, delusions, disorganized thoughts and behaviors, cognitive dysfunction, and negative symptoms. Traditional treatment has centered on postsynaptic dopamine antagonists, commonly known as antipsychotic drugs, which aim to alleviate symptoms and improve functioning and the quality of life. Despite the availability of these medications, significant challenges remain in schizophrenia therapeutics, including incomplete symptom relief, treatment resistance, and medication side effects. This opinion article explores advancements in schizophrenia treatment, emphasizing molecular mechanisms, novel drug targets, and innovative delivery methods. One promising approach is novel strategies that target neural networks and circuits rather than single neurotransmitters, acknowledging the complexity of brain region interconnections involved in schizophrenia. Another promising approach is the development of biased agonists, which selectively activate specific signaling pathways downstream of receptors, offering potential for more precise pharmacological interventions with fewer side effects. The concept of molecular polypharmacy, where a single drug targets multiple molecular pathways, is exemplified by KarXT, a novel drug combining xanomeline and trospium to address both psychosis and cognitive dysfunction. This approach represents a comprehensive strategy for schizophrenia treatment, potentially improving outcomes for patients. In conclusion, advancing the molecular understanding of schizophrenia and exploring innovative therapeutic strategies hold promise for addressing the unmet needs in schizophrenia treatment, aiming for more effective and tailored interventions. Future research should focus on these novel approaches to achieve better clinical outcomes and improve the functional level and quality of life for individuals with schizophrenia.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».