A virtual clinical trial of psychedelics to treat patients with disorders of consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Disorders of consciousness (DoC), including the unresponsive wakefulness syndrome (UWS) and the minimally conscious state (MCS), have limited treatment options. Recent research suggests that psychedelic drugs, known for their complexity-enhancing properties, could be promising treatments for DoC. This study uses whole-brain computational models to explore this potential. We created individualised models for DoC patients, optimised with empirical fMRI and diffusion-weighted imaging (DWI) data, and simulated the administration of LSD and psilocybin. We used an in-silico perturbation protocol to distinguish between different states of consciousness, including DoC, anaesthesia, and the psychedelic state, and assess the dynamical stability of the brains of DoC patients pre- and post-psychedelic simulation. Our findings indicate that LSD and psilocybin shift DoC patients' brains closer to criticality, with a greater effect in MCS patients. In UWS patients, the treatment response correlates with structural connectivity, while in MCS patients, it aligns with baseline functional connectivity. This virtual clinical trial lays a computational foundation for using psychedelics in DoC treatment and highlights the future role of computational modelling in drug discovery and personalised medicine.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».