Titre : Transporteurs plasmiques de neurotransmetteurs

Transporteurs plasmiques de neurotransmetteurs : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unified Medical Language System

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction des transporteurs ?

Des tests génétiques et des analyses biochimiques peuvent aider à diagnostiquer.
Dysfonctionnement des transporteurs Tests génétiques
#2

Quels examens sont utilisés pour évaluer les transporteurs ?

L'imagerie cérébrale et les tests neuropsychologiques sont souvent utilisés.
Imagerie cérébrale Tests neuropsychologiques
#3

Les antécédents familiaux influencent-ils le diagnostic ?

Oui, des antécédents familiaux de troubles neurologiques peuvent être significatifs.
Antécédents familiaux Troubles neurologiques
#4

Quels marqueurs biologiques sont associés aux transporteurs ?

Des niveaux anormaux de neurotransmetteurs dans le liquide céphalorachidien peuvent indiquer des problèmes.
Neurotransmetteurs Liquide céphalorachidien
#5

Peut-on utiliser des biomarqueurs pour le diagnostic ?

Oui, certains biomarqueurs spécifiques peuvent aider à identifier les dysfonctionnements.
Biomarqueurs Dysfonctionnement des transporteurs

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une dysfonction des transporteurs ?

Les symptômes incluent des troubles de l'humeur, des problèmes de mémoire et des convulsions.
Troubles de l'humeur Convulsions
#2

Comment les symptômes varient-ils selon le neurotransmetteur ?

Les symptômes dépendent du neurotransmetteur affecté, comme la sérotonine ou la dopamine.
Sérotonine Dopamine
#3

Les symptômes peuvent-ils être confondus avec d'autres troubles ?

Oui, ils peuvent être similaires à ceux de la dépression ou de l'anxiété.
Dépression Anxiété
#4

Y a-t-il des signes physiques associés ?

Des signes physiques comme des tremblements ou des spasmes musculaires peuvent apparaître.
Tremblements Spasmes musculaires
#5

Les symptômes sont-ils réversibles ?

Dans certains cas, les symptômes peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Réversibilité Traitement

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les dysfonctionnements des transporteurs ?

Certaines mesures préventives incluent un mode de vie sain et la gestion du stress.
Mode de vie sain Gestion du stress
#2

L'alimentation joue-t-elle un rôle préventif ?

Oui, une alimentation équilibrée riche en oméga-3 et antioxydants peut aider.
Alimentation équilibrée Oméga-3
#3

L'exercice physique peut-il prévenir des troubles ?

Oui, l'exercice régulier est associé à une meilleure santé mentale et cognitive.
Exercice physique Santé mentale
#4

Le sommeil influence-t-il la fonction des transporteurs ?

Un sommeil de qualité est crucial pour le bon fonctionnement des neurotransmetteurs.
Sommeil Neurotransmetteurs
#5

Les interventions précoces sont-elles efficaces ?

Oui, des interventions précoces peuvent réduire le risque de troubles neurologiques.
Interventions précoces Troubles neurologiques

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les dysfonctionnements ?

Les traitements incluent des médicaments, la thérapie comportementale et des interventions psychologiques.
Médicaments Thérapie comportementale
#2

Les antidépresseurs affectent-ils les transporteurs ?

Oui, les antidépresseurs ciblent souvent les transporteurs de la sérotonine et de la noradrénaline.
Antidépresseurs Sérotonine
#3

La thérapie comportementale est-elle efficace ?

Oui, elle peut aider à gérer les symptômes et améliorer la qualité de vie.
Thérapie comportementale Qualité de vie
#4

Y a-t-il des traitements alternatifs ?

Des approches comme la méditation et l'exercice peuvent également être bénéfiques.
Méditation Exercice
#5

Les traitements sont-ils personnalisés ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des besoins individuels du patient.
Traitement personnalisé Besoins individuels

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent des troubles psychiatriques, des crises épileptiques et des troubles cognitifs.
Troubles psychiatriques Crises épileptiques
#2

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Réversibilité Traitement
#3

Y a-t-il des risques de dépendance aux médicaments ?

Oui, certains médicaments peuvent entraîner une dépendance ou des effets secondaires graves.
Dépendance Effets secondaires
#4

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, elles peuvent significativement altérer la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Altération
#5

Comment gérer les complications ?

Une gestion multidisciplinaire incluant médecins et psychologues est souvent nécessaire.
Gestion multidisciplinaire Médecins

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des traumatismes crâniens et des troubles mentaux.
Antécédents familiaux Traumatismes crâniens
#2

Le stress chronique est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut affecter la fonction des neurotransmetteurs et des transporteurs.
Stress chronique Neurotransmetteurs
#3

L'âge influence-t-il le risque de dysfonctionnement ?

Oui, le risque de dysfonctionnement des transporteurs augmente avec l'âge.
Âge Dysfonctionnement des transporteurs
#4

Les habitudes de vie affectent-elles le risque ?

Oui, des habitudes de vie malsaines comme le tabagisme augmentent le risque.
Habitudes de vie Tabagisme
#5

Y a-t-il des facteurs environnementaux à considérer ?

Oui, l'exposition à des toxines environnementales peut également être un facteur de risque.
Facteurs environnementaux Toxines
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 02/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Joanne Wang

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Affiliations :
  • Department of Pharmaceutics, Health Sciences Center, University of Washington, Seattle, WA, USA. jowang@uw.edu.
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Shabareesh Pidathala

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Affiliations :
  • Molecular Biophysics Unit, Indian Institute of Science, Bangalore, India.

Deepthi Joseph

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Affiliations :
  • Molecular Biophysics Unit, Indian Institute of Science, Bangalore, India.

Aravind Penmatsa

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Affiliations :
  • Molecular Biophysics Unit, Indian Institute of Science, Bangalore, India. penmatsa@iisc.ac.in.

Sheng Luan

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Affiliations :
  • Department of Plant and Microbial Biology, University of California, Berkeley, CA, USA. sluan@berkeley.edu.
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Barbara Ann Halkier

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Affiliations :
  • DynaMo Center of Excellence, Copenhagen Plant Science Center, Department of Plant and Environmental Sciences, University of Copenhagen, Denmark. bah@plen.ku.dk.

Deyang Xu

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Affiliations :
  • DynaMo Center of Excellence, Copenhagen Plant Science Center, Department of Plant and Environmental Sciences, University of Copenhagen, Denmark. bah@plen.ku.dk.

Jing Deng

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Affiliations :
  • Molecular Modeling and Biopharmaceutical Center, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.

Xirong Zheng

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Affiliations :
  • Molecular Modeling and Biopharmaceutical Center, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.

Linyue Shang

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Affiliations :
  • Molecular Modeling and Biopharmaceutical Center, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.

Chang-Guo Zhan

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  • Molecular Modeling and Biopharmaceutical Center, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.

Fang Zheng

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  • Molecular Modeling and Biopharmaceutical Center, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, USA.

Dries Smets

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Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, KU Leuven - University of Leuven, 3000, Leuven, Belgium.
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Maria S Loos

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  • Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, KU Leuven - University of Leuven, 3000, Leuven, Belgium.
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Spyridoula Karamanou

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  • Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, KU Leuven - University of Leuven, 3000, Leuven, Belgium.
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Anastassios Economou

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  • Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, KU Leuven - University of Leuven, 3000, Leuven, Belgium. tassos.economou@kuleuven.be.
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Silke Claus

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  • Biochemical and Microbial Technology, Universiteit Gent, Belgium.
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Sylwia Jezierska

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  • Biochemical and Microbial Technology, Universiteit Gent, Belgium.
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Inge N A Van Bogaert

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  • Lab. of Industrial Microbiology and Biocatalysis, Faculty of Bioscience Engineering, Ghent University, Belgium.
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Nisha Bhattarai

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Affiliations :
  • Department of Physics, Florida International University, Miami, Florida, USA.
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Sources (10000 au total)

TeaBERT: An Efficient Knowledge Infused Cross-Lingual Language Model for Mapping Chinese Medical Entities to the Unified Medical Language System.

Medical entity normalization is an important task for medical information processing. The Unified Medical Language System (UMLS), a well-developed medical terminology system, is crucial for medical en...

Mapping Chinese Medical Entities to the Unified Medical Language System.

Chinese medical entities have not been organized comprehensively due to the lack of well-developed terminology systems, which poses a challenge to processing Chinese medical texts for fine-grained med... First, Chinese medical entities are translated to English using multiple web-based translation engines. Then, 3 mapping strategies are investigated: (a) string-based, (b) semantic-based, and (c) strin... The linear combination method based on the SapBERT and term frequency-inverse document frequency bag-of-words models perform the best on all evaluation datasets, with 91.85%, 82.44%, and 78.43% of the... In our study, we explore strategies for mapping Chinese medical entities to the UMLS and identify a satisfactory linear combination method. Our investigation will facilitate Chinese medical entity nor...

MedLexSp - a medical lexicon for Spanish medical natural language processing.

Medical lexicons enable the natural language processing (NLP) of health texts. Lexicons gather terms and concepts from thesauri and ontologies, and linguistic data for part-of-speech (PoS) tagging, le... This article describes an unified medical lexicon for Medical Natural Language Processing in Spanish. MedLexSp includes terms and inflected word forms with PoS information and Unified Medical Language... The lexicon is distributed in a delimiter-separated value file; an XML file with the Lexical Markup Framework; a lemmatizer module for the Spacy and Stanza libraries; and complementary Lexical Record ...

Explanatory argumentation in natural language for correct and incorrect medical diagnoses.

A huge amount of research is carried out nowadays in Artificial Intelligence to propose automated ways to analyse medical data with the aim to support doctors in delivering medical diagnoses. However,... In this paper, we present a novel full pipeline to generate automatically natural language explanations for medical diagnoses. The proposed solution starts from a clinical case description associated ... Our goal is to offer AI-assisted educational support framework to form clinical residents to formulate sound and exhaustive explanations for their diagnoses to patients....

Representation of child and youth participation within the Unified Medical Language System (UMLS).

To examine (1) how much participation is represented in the benchmark Unified Medical Language System (UMLS) resource, and (2) to what extent that representation reflects the definition of child and y... We searched and analysed UMLS concepts related to the term "participation." Identified UMLS concepts were rated according to their representation of participation (i.e., attendance, involvement, both)... 363 UMLS concepts were identified. Of those, 68 had at least one English definition, resulting in 81 definitions that were further analysed. Results revealed 2 definitions (2/81; 3%; 2/68 UMLS concept... The representation of participation within the UMLS is limited and poorly aligned with the contemporary definition of child and youth participation. Expanding ontological resources to represent child ...

A hybrid framework with large language models for rare disease phenotyping.

Rare diseases pose significant challenges in diagnosis and treatment due to their low prevalence and heterogeneous clinical presentations. Unstructured clinical notes contain valuable information for ... We propose a novel hybrid framework that integrates the Orphanet Rare Disease Ontology (ORDO) and the Unified Medical Language System (UMLS) to create a comprehensive rare disease vocabulary. SemEHR, ... The proposed hybrid approach demonstrates superior performance compared to traditional NLP systems and standalone LLMs. LLaMA3 and Phi3-mini achieve the highest F1 scores in rare disease identificatio... The hybrid approach combining dictionary-based NLP tools with LLMs shows great promise for improving rare disease identification from unstructured clinical reports. By leveraging the strengths of both...