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Enregistrement W4402793093 · doi:10.1101/2024.09.18.24313899

Upregulation of Reward Mesolimbic Activity via fMRI-Neurofeedback Improves Vaccination Efficiency in Humans

2024· preprint· en· W4402793093 sur OpenAlexaff
Nitzan Lubianiker, Tamar Koren, Meshi Djerassi, Margarita Sirotkin, Neomi Singer, Itamar Jalon, Avigail Lerner, Roi Sar-el, Haggai Sharon, Hilla Azulay‐Debby, Asya Rolls, Talma Hendler

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésNeurofeedbackNeurosciencePsychologyDownregulation and upregulationBiologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The placebo response is associated with a positive expectation of recovery. Recent studies in mice uncovered a potential underlying mechanism of placebo effects, by demonstrating the involvement of the dopaminergic mesolimbic pathway, previously implicated in reward expectation, in immune modulation. Yet, it is not known whether an analogous brain-immune regulatory mechanism exists in humans, and whether it employs conscious positive expectations. Here, we employed fMRI-neurofeedback to train healthy participants to increase their reward mesolimbic activity by using self-chosen mental strategies, followed by Hepatitis B Virus (HBV) vaccination. We found that stronger Ventral Tegmental Area (VTA) activity, but not control regions activation, was associated with higher post-vaccination HBV antibody titer. Interestingly, higher VTA activity before vaccination was associated with mental strategies characterized by positive expectation. Thus, our results establish a relationship between reward system activity, positive expectation and immunity in humans and reveal a potential neuropsychological mechanism for non-invasive immune modulation. https://clinicaltrials.gov/study/NCT03951870 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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