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Enregistrement W4402270940 · doi:10.26685/urncst.644

Usage of Psilocybin to Treat Huntington's Disease: A Research Protocol

2024· article· en· W4402270940 sur OpenAlexaff
Cynthia Duan, Navid Farkhondehpay, Viana Safa, Emma Yuan

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinHuntington's diseaseProtocol (science)DiseaseComputer sciencePsychologyMedicineHallucinogenPsychiatryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Huntington’s Disease (HD) is a progressive, neurodegenerative disease that causes significant amounts of neuron death in the brain. It is a genetic disorder, resulting from the over-repetition of the CAG sequence in the gene that codes for the huntingtin protein. Currently, there are no viable cures or treatments to slow or stop the progression of this disorder, making it a target candidate for treatment research. However, given the difficulty and complexity of in treating the genetic cause of HD in adults, a more viable approach may involve treating the resulting neurodegeneration with neuroprotective compounds, such as psilocybin. As such, our study proposes the usage of psilocybin to treat HD due to its neuroprotective, neurotrophic, and neuroplastic effects, resulting in a decreased rate of neuron loss and increased synaptic density. Methods: We propose an in-vivo experiment using several groups of zQ175 knock-in (KI) mice, which will mimic HD in the mice. Following 8 weeks, the mice’s brains will be extracted at different time intervals to analyze the progression of neuronal death using histology and immunohistochemistry, which should inform us about the progression of HD in the different groups of mice. Moreover, throughout this experiment, the motor control of the mice will be observed using the rotarod test, the raised beam test, and the footprint test. Data from these tests will act as behavioral markers for HD, providing an alternate source of information on the progression of HD in the mice. Expected Results: KI mice are expected to have lower rates of neuronal death, higher amounts of synaptic density, and higher scores on average across the three motor behavior tests, compared to the non-treated KI mice. Discussion: These results could provide insight into potential treatments for slowing the progression of HD. If successful, possible next steps could be to determine the efficacy of psilocybin in clinical trials for HD. Conclusion: This study is expected to provide information on the usage of psilocybin as a treatment for HD. If the expected results are obtained, psilocybin may help improve the quality of life for those afflicted with HD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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