Titre : Optogénétique

Optogénétique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders

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.
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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

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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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  • 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

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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)

Validity of the revised Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5 cross-cutting symptom measure as implemented in community mental health settings.

The purpose of this study was to validate the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5 (DSM-5) Cross-Cutting Symptom Measure (CCSM) as a screening tool for a wide variety of disorders w... Participants (N = 851) were referred for coordinated specialty care services (mean age = 20.26 years (SD = 2.97); 82.5 % Caucasian, 7.5 % African American, 0.7 % Native American, 0.7 % Pacific Islande... At optimal cut-score, specificity ranged from 57 to 77 % for depression, anxiety, substance use and psychosis domains; sensitivity ranged from 63 to 72 %. Scores for depression, anxiety, substance use... Criterion measures did not have inter-rater reliabilities as this is generally prohibitive in clinic settings.... The CCSM could provide a first step in screening for multiple disorders; however, it cannot replace structured interviews for making diagnoses related to these conditions....

Interrater reliability of criterion A of the alternative model for personality disorder (Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition-Section III): A meta-analysis.

The alternative model for personality disorder (AMPD) is currently included in Section III of the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5). This review sought to s...

Item Response Theory Analyses of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) Criteria Adapted to Screen Use Disorder: Exploratory Survey.

Screen use is part of daily life worldwide and morbidity related to excess use of screens has been reported. Some use of screens in excess could indicate a screen use disorder (ScUD). An integrative a... Our goals were (1) to describe screen uses in a general population sample and (2) to test the unidimensionality, local independence, and psychometric properties of the 9 Diagnostic and Statistical Man... This cross-sectional survey in a French suburban city targeted adults and adolescents. A self-administered questionnaire covered the main types of screens used and their use for various activities in ... Among the 300 participants, 171 (57.0%) were female (mean age 27 years), 297 (99.0%) used screens, 134 (44.7%) reported at least one criterion (potential problem users), and 5 (1.7%) reported 5 or mor... We described screen uses in a French community sample and have shown that the adaptation of the DSM-5 IGD to "ScUD" has good psychometric validity and is discriminating, confirming our hypothesis. We ...

Functional impairment, insight, and comparison between criteria for gaming disorder in the International Classification of Diseases, 11 Edition and internet gaming disorder in Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition.

This study evaluated the consistency between the International Classification of Diseases, 11th Edition (ICD-11) for gaming disorder (ICD-11-GD) and Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorde... We recruited 60 participants with GD, 45 participants who engaged in hazardous gaming (HG), and 120 controls based on a diagnostic interview. Their operationalization of functional impairment and stag... We observed satisfactory consistency (kappa value = 0.80) with a diagnostic accuracy of 91.5% between the ICD-11-GD and DSM-5-IGD criteria. Furthermore, 16 participants with IGD in DSM-5 were determin... There is a good consistency between ICD-11-GD and DSM-5-IGD criteria. The ICD-11 criteria have a high threshold for diagnosing GD. HG criteria could compensate for this high threshold and identify ind...

Age-related Psychometric Dimensionality Using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition Opioid Use Disorder Diagnostic Criteria.

Age-related psychometric differences in Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition (DSM-5) opioid use disorder (OUD) diagnostic criteria have been hypothesized, but not been te... People who participated in the 2012-2013 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III and reported past 12-month nonmedical use of prescription opioids were included. YAs were 1... One in 5 people met the DSM-5 OUD diagnostic criteria for OUD within the past 12 months, with the most endorsed criteria being tolerance (17.96%). DIF was identified for 3 criteria, including (1) taki... These findings suggest that there may be age-related variations in the DSM-5 OUD diagnostic criteria's ability to detect latent OUD. Future research should identify contributing factors and the influe...

Epidemiology of insomnia disorder in older persons according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: a systematic review and meta-analysis.

There is a scarcity of summarizing data on the epidemiology of insomnia in older persons, especially when diagnosed with international criteria. This study aimed to estimate the prevalence and correla... Through PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Web of Science (WoS), we searched for relevant articles published before June 28, 2023. The risk of bias was weighed using the Joanna Briggs Institute's (JBI's) cri... We included 18,270 participants across 16 studies. The male/female ratio was 0.89 (12 studies), and the mean age varied from 65.9 to 83.1 years (8 studies). The pooled prevalence of insomnia was 19.6%... Nearly one in every five old individuals was considered to have insomnia disorder, which was associated with the gender and the existence of mental health and/or somatic conditions.... We registered the protocol in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) with registration number: CRD42022344675....

Clinical Utility of Impact of Event Scale-Revised for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Fifth Edition Posttraumatic Stress Disorder.

The Impact of Event Scale-Revised (IES-R) is a widely used self-report for assessing posttraumatic stress disorder (PTSD), originally aligned with Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders... A total of 238 participants recruited from multiple psychiatric centers, including 67 patients with PTSD, 72 patients with psychiatric controls, and 99 healthy controls, were included in the study. Al... The IES-R demonstrated good internal consistency and a high correlation with the PCL-5. Through factor analysis, 5 distinct dimensions emerged within the IES-R: sleep disturbance, intrusion, hyperarou... These findings underscore the scale's concurrent validity with the DSM-5 PTSD criteria and its effectiveness as a screening tool. Implementing a cutoff score of 25 on the IES-R can enhance its utility...