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Enregistrement W4414244121 · doi:10.1016/j.jad.2025.120335

Temporal dynamics in neuroimaging as correlates of therapeutic response to psilocybin in major depressive disorder: A systematic review and critical appraisal

2025· review· en· W4414244121 sur OpenAlexafffund
Sami George Sabbah, Sophie Li, Sabrina Wong, Gia Han Le, Sebastian Badulescu, Colin Hawco, Joshua D. Rosenblat, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLife Sciences, University of California, Los AngelesNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchGlobal Alliance for Chronic DiseasesAbbVieMilken Institute
Mots-clésPsilocybinGeneralizability theoryNeuroimagingCritical appraisalFlexibility (engineering)NeuroplasticityDepression (economics)Functional neuroimagingMajor depressive disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychedelics are emerging as promising treatments for major depressive disorder (MDD) and treatment-resistant depression (TRD). Functional magnetic resonance imaging (fMRI) offers a powerful tool to study neural mechanisms underlying therapeutic response. METHODS: This systematic review (PROSPERO #CRD42024557973) examined neuroimaging studies of psilocybin in MDD and TRD, with a focus on the temporal evolution of neuroimaging changes post-treatment. A secondary aim was to correlate imaging findings with validated clinical outcomes to assess their relevance in predicting treatment response. RESULTS: Eleven eligible studies were included, using diverse fMRI modalities such as resting-state functional connectivity, task-based BOLD imaging, amplitude of low-frequency fluctuations (ALFF), dynamic functional connectivity, and magnetic resonance spectroscopy. Early (0-4 weeks) post-treatment changes included reduced network modularity and increased global brain integration, alongside modulation of affective circuits involving the amygdala, default mode network, and prefrontal regions. These changes were significantly associated with reductions in BDI, QIDS, and SHAPS scores, reflecting improvements in mood and anhedonia. Longer-term changes (5+ weeks) involved sustained reorganization of large-scale networks, particularly increased connectivity between the prefrontal and parietal cortices and salience network. CONCLUSIONS: Although these findings suggest psilocybin is associated with dynamic and temporally distinct neuroplastic changes linked to clinical improvement, several limitations must be acknowledged. Many studies reused overlapping datasets with high exploratory flexibility and risk of bias. The generalizability of results is therefore constrained. Future research should emphasize independent datasets, pre-registered imaging endpoints, and longitudinal designs to clarify the mechanisms underlying psychedelic therapy for depression.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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