A Virtual Clinical Trial of Psychedelics to Treat Patients With Disorders of Consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Disorders of consciousness (DoC), including unresponsive wakefulness syndrome (UWS) and minimally conscious state (MCS), have limited treatment options and are characterized by low complexity of brain activity. Recent research suggests that psychedelic drugs, which enhance the complexity of brain activity, could offer promising therapies. Here, individualized whole-brain computational models are developed for patients with DoC, optimized with empirical functional magnetic resonance imaging data and diffusion-weighted imaging data, upon which the administration of lysergic acid diethylamide (LSD) and psilocybin is simulated. An in silico perturbation protocol is applied to assess brain dynamics, first distinguishing between different states of consciousness, including DoC, anesthesia, and the psychedelic state. Then, brain dynamics are assessed before and after a simulation of psychedelic drugs on patients with DoC. Findings indicated that the simulation of LSD and psilocybin shifted the brain activity of patients with DoC closer to criticality (the point at a phase transition between order and chaos), with a greater effect in patients in the MCS. In patients with UWS, the treatment response correlated with structural connectivity, while in patients in the MCS, it aligned with baseline functional connectivity. These results offer a computational foundation for using psychedelics in DoC treatment and highlight the potential future role of computational modeling in drug discovery and personalized medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».