Titre : Optogénétique

Optogénétique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'optogénétique est-elle diagnostiquée ?

Elle est diagnostiquée par des techniques d'imagerie et des tests fonctionnels sur des cellules modifiées.
Optogénétique Neurosciences
#2

Quels outils sont utilisés pour le diagnostic ?

Des microscopes à fluorescence et des systèmes de stimulation lumineuse sont utilisés.
Microscopie Fluorescence
#3

Peut-on diagnostiquer des troubles avec l'optogénétique ?

Oui, elle aide à étudier des troubles neurologiques en ciblant des neurones spécifiques.
Troubles neurologiques Neurones
#4

L'optogénétique nécessite-t-elle des échantillons biologiques ?

Oui, des échantillons de tissus ou de cellules sont souvent nécessaires pour l'analyse.
Échantillons biologiques Analyse cellulaire
#5

Quels types de cellules sont ciblées en optogénétique ?

Principalement des neurones, mais aussi d'autres types cellulaires peuvent être modifiés.
Neurones Cellules

Symptômes 5

#1

Quels symptômes l'optogénétique peut-elle aider à étudier ?

Elle aide à étudier des symptômes comme l'anxiété, la dépression et les troubles moteurs.
Anxiété Dépression
#2

L'optogénétique peut-elle induire des symptômes ?

Non, elle ne provoque pas de symptômes, mais elle permet d'observer des réponses neuronales.
Réponses neuronales Observation
#3

Comment l'optogénétique aide-t-elle à comprendre les symptômes ?

Elle permet de manipuler des circuits neuronaux pour observer les effets sur le comportement.
Circuits neuronaux Comportement
#4

Peut-on mesurer des symptômes en temps réel ?

Oui, l'optogénétique permet des mesures en temps réel des réponses neuronales aux stimuli.
Mesures en temps réel Stimuli
#5

Quels symptômes sont liés aux troubles traités par l'optogénétique ?

Des symptômes comme les convulsions, les troubles de l'humeur et les déficits cognitifs.
Convulsions Troubles de l'humeur

Prévention 5

#1

L'optogénétique peut-elle aider à prévenir des maladies ?

Indirectement, en permettant une meilleure compréhension des mécanismes de la maladie.
Prévention Mécanismes de la maladie
#2

Comment l'optogénétique contribue-t-elle à la recherche préventive ?

Elle permet d'étudier les facteurs de risque et les mécanismes sous-jacents des maladies.
Facteurs de risque Recherche préventive
#3

Peut-on utiliser l'optogénétique pour des études épidémiologiques ?

Oui, elle peut être intégrée dans des études pour comprendre la propagation des maladies.
Études épidémiologiques Propagation des maladies
#4

Quels types de prévention sont envisagés avec l'optogénétique ?

Des stratégies de prévention basées sur la modulation des circuits neuronaux.
Stratégies de prévention Modulation
#5

L'optogénétique peut-elle aider à identifier des biomarqueurs ?

Oui, elle peut aider à identifier des biomarqueurs pour des maladies neurologiques.
Biomarqueurs Maladies neurologiques

Traitements 5

#1

L'optogénétique est-elle utilisée comme traitement ?

Elle est principalement utilisée pour la recherche, mais a un potentiel thérapeutique.
Traitement Thérapeutique
#2

Quels types de maladies pourraient bénéficier de l'optogénétique ?

Des maladies comme la maladie de Parkinson, l'épilepsie et les troubles de l'humeur.
Maladie de Parkinson Épilepsie
#3

Comment l'optogénétique est-elle administrée ?

Elle est administrée par l'insertion de gènes sensibles à la lumière dans des cellules cibles.
Gènes Cellules cibles
#4

Quels sont les résultats attendus des traitements optogénétiques ?

Amélioration des symptômes neurologiques et modulation des circuits neuronaux.
Amélioration Circuits neuronaux
#5

Y a-t-il des effets secondaires connus ?

Les effets secondaires sont encore à l'étude, mais peuvent inclure des réponses immunitaires.
Effets secondaires Réponses immunitaires

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'optogénétique ?

Des complications peuvent inclure des infections ou des réactions aux vecteurs utilisés.
Infections Vecteurs
#2

Y a-t-il des risques associés à l'optogénétique ?

Les risques incluent des effets indésirables liés à la manipulation génétique.
Effets indésirables Manipulation génétique
#3

Comment minimiser les complications en optogénétique ?

En suivant des protocoles stricts et en surveillant les patients après les interventions.
Protocoles Surveillance
#4

Les complications sont-elles fréquentes ?

Elles sont rares, mais la recherche continue d'évaluer la sécurité de la technique.
Sécurité Recherche
#5

Quelles sont les complications à long terme ?

Les complications à long terme sont encore mal comprises et nécessitent des études approfondies.
Complications à long terme Études approfondies

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour l'optogénétique ?

Les facteurs incluent des antécédents médicaux, des maladies neurologiques et des traitements antérieurs.
Antécédents médicaux Maladies neurologiques
#2

L'âge influence-t-il les résultats de l'optogénétique ?

Oui, l'âge peut affecter la réponse aux traitements optogénétiques et la récupération.
Âge Récupération
#3

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

Oui, des facteurs comme le stress et l'exposition à des toxines peuvent influencer les résultats.
Facteurs environnementaux Stress
#4

Les facteurs génétiques jouent-ils un rôle ?

Oui, les variations génétiques peuvent influencer la réponse aux interventions optogénétiques.
Facteurs génétiques Interventions
#5

Comment évaluer les facteurs de risque en optogénétique ?

Par des évaluations cliniques et des études génétiques pour identifier les vulnérabilités.
Évaluations cliniques Études génétiques
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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 22/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Zachary P Harmer

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin 53706, United States.

Megan N McClean

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin 53706, United States.
  • University of Wisconsin Carbone Cancer Center, University of Wisconsin School of Medicine and Public Health, Madison, Wisconsin 53706, United States.

Yubin Zhou

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Cancer Research, Institute of Biosciences and Technology, Texas A&M University, Houston, Texas, USA.
  • Department of Translational Medical Sciences, School of Medicine, Texas A&M University, Houston, Texas, USA.
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Tobias Bruegmann

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Physiology I, Medical Faculty, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
  • Research Training Group 1873, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
  • Institute of Cardiovascular Physiology, University Medical Center, 37077, Göttingen, Germany.
Publications dans "Optogénétique" :

Daniela Malan

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Physiology I, Medical Faculty, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
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Philipp Sasse

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Affiliations :
  • Institute of Physiology I, Medical Faculty, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany. philipp.sasse@uni-bonn.de.
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Ken Berglund

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurosurgery, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA. ken.berglund@emory.edu.
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Matthew A Stern

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Affiliations :
  • Department of Neurosurgery, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.
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Robert E Gross

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Affiliations :
  • Department of Neurosurgery, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.
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Matias D Zurbriggen

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Affiliations :
  • Institute of Synthetic Biology and CEPLAS, University of Duesseldorf, Duesseldorf, 40225, Germany.
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Kevin T O'Byrne

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Affiliations :
  • Department of Women and Children's Health, Faculty of Life Sciences and Medicine, King's College London, London, United Kingdom.
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Vanessa Dusend

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Physiology I, Medical Faculty, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
  • Research Training Group 1873, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
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Thomas Beiert

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine II, University Hospital Bonn, University of Bonn, 53127, Bonn, Germany.
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Hideki Kandori

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Affiliations :
  • Nagoya Institute of Technology, Nagoya, Japan. kandori@nitech.ac.jp.
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Xiang Wu

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Affiliations :
  • Department of Materials Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305.
  • Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA 94305.
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Guosong Hong

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Affiliations :
  • Department of Materials Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305.
  • Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA 94305.
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Guolin Ma

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Cancer Research, Institute of Biosciences and Technology, Texas A&M University, Houston, TX 77030, USA. Electronic address: gma@tamu.edu.
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Patrick Degenaar

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Qi Lu

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Affiliations :
  • Department of Ophthalmology, Visual and Anatomical Sciences, Wayne State University School of Medicine, Detroit, MI, USA.
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Vladislav V Verkhusha

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Affiliations :
  • Department of Genetics, and Gruss-Lipper Biophotonics Center, Albert Einstein College of Medicine, Bronx, NY 10461, USA; Medicum, Faculty of Medicine, University of Helsinki, Helsinki 00290, Finland. Electronic address: vladislav.verkhusha@einsteinmed.edu.
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Sources (10000 au total)

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Influence on the accuracy in ChatGPT: Differences in the amount of information per medical field.

Although ChatGPT was not developed for medical use, there is growing interest in its use in medical fields. Understanding its capabilities and precautions for its use in the medical field is an urgent... A non-clinical experimental study.... We administered the Japanese National Medical Examination to GPT-3.5 and GPT-4 to examine the rates of accuracy and consistency in their responses. We counted the total number of documents in the Web ... For GPT-4, we confirmed an accuracy rate of 81.0 % and a consistency rate of 88.8 % on the exam; both showed improvement compared to those for GPT-3.5. A positive correlation was observed between the ... Checking consistency may help identify incorrect answers when using ChatGPT. Users should be aware that the accuracy of the answers by ChatGPT may decrease when it is asked about topics with limited p...

Health data hubs: an analysis of existing data governance features for research.

Digital transformation in healthcare and the growth of health data generation and collection are important challenges for the secondary use of healthcare records in the health research field. Likewise... To capture the different data governance behind health data hubs across Europe, a survey focused on analysing the feasibility of linking individual-level data between data collections and the generati... In total, 41 survey responses received until June 2022 were analysed. Stratification methods were performed to cover the different levels of granularity identified in some data hubs' characteristics. ... The analysis of the responses from health data hub respondents across Europe provided a list of the most frequent aspects, which concluded with a set of specific best practices on data management and ...

A scoping review of preprocessing methods for unstructured text data to assess data quality.

Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the... Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases.... A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ... A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me... Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...

Development of novel composite data quality scores to evaluate facility-level data quality in electronic data in Kenya: a nationwide retrospective cohort study.

In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt... We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato... A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis... We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...