Romina Mizrahi: The crucial role of positron emission tomography (PET) in precision medicine in psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Mental health and substance use disorders represent a major public health burden worldwide, and current diagnostic methods rarely include objective, quantifiable metrics. In this Genomic Press Interview, Dr. Romina Mizrahi, Professor at McGill University Department of Psychiatry and Principal Investigator, Clinical & Translational Sciences (CaTS) lab at the Douglas Research Center, discusses how positron emission tomography (PET) imaging provides transformative opportunities to study the molecular mechanisms underlying psychiatric disorders. Dr. Mizrahi uses PET to study the pathophysiology of schizophrenia, clinical high risk (CHR) for psychosis, and addiction with a focus on cannabis use. She was the first to investigate in-vivo dopamine response to stress in CHR, schizophrenia, and cannabis users. Importantly, Dr. Mizrahi pioneered PET studies with novel radiotracers, including [ 11 C]-(+)-PHNO, [ 18 F]-FEPPA, [ 11 C]-CURB, [ 11 C]-NOP, [ 11 C]SL25.1188 and [ 18 F]SynVesT-1 to image dopamine, neuroinflammation, endocannabinoid, nociceptin expression, monoaminoxidase B (MAO-B) and synaptic density (respectively) in psychosis spectrum, cannabis use, and more recently in suicide phenotypes. These molecular imaging techniques allow for identifying biomarkers related to specific disorders, discovering new treatment targets, early behavioral intervention, and assessing real-time treatment responses. Dr. Mizrahi's research aims to improve individualized treatment decisions and predictions of treatment response in psychiatry by integrating PET data with genetic, clinical, and environmental data. Dr. Mizrahi is a champion for interdisciplinary collaborations aimed at improving the science of mental health, and she has published over 160 papers in high-impact journals. She is highly involved with public health, including extensive media engagement and testimony as a witness at the Canadian House of Commons standing committee on youth marijuana use, an important global priority in the context of cannabis legalization.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».