Cette revue explore le potentiel thérapeutique des psychédéliques dans divers troubles mentaux (dépression, anxiété, TSPT, TDAH, TSA, etc.) et les défis liés à leur utilisation clinique. Elle détaille les mécanismes d’action des psychédéliques classiques (psilocybine, LSD, DMT, MDMA, kétamine, etc.) sur les récepteurs sérotoninergiques, leur influence sur la plasticité neuronale, ainsi que leur interaction avec l’axe microbiote-intestin-cerveau. Le texte met en lumière les résultats d’essais cliniques et précliniques récents, et aborde les limites méthodologiques (effet placebo, variabilité interindividuelle). En complément, l’étude propose une approche d’intelligence artificielle par deep learning pour accélérer la découverte de médicaments, optimiser la prédiction de réponses individuelles et améliorer la médecine de précision dans le domaine psychiatrique.
Présenter un état des lieux des traitements psychédéliques dans les troubles mentaux et proposer des outils avancés, notamment issus du deep learning, pour améliorer leur développement et leur usage clinique.
- Revue narrative intégrant des études cliniques et expérimentales sur les effets pharmacologiques des psychédéliques.
- Analyse des mécanismes moléculaires, de la neuroplasticité, de l’axe microbiote-cerveau, et du transcriptome.
- Revue des essais en cours répertoriés sur ClinicalTrials.gov.
- Discussion des limites méthodologiques, effets indésirables, contraintes réglementaires, et problèmes d’accessibilité.
- Propositions pour l’utilisation du deep learning afin de modéliser la réponse individuelle et guider la prescription.
- La psilocybine, le LSD, le DMT, la kétamine, l’ibogaïne et la MDMA montrent des effets positifs sur les symptômes dépressifs, anxieux et les conduites addictives.
- Des essais de phase 2 et 3 en cours confirment leur efficacité dans les troubles dépressifs résistants.
- Le deep learning permettrait de prédire les effets interindividuels, de modéliser la pharmacodynamie, et de créer des outils personnalisés de traitement.
- Les psychédéliques influencent la neuroplasticité via les récepteurs 5-HT2A, BDNF, TrkB et la signalisation synaptique.
- Vers une personnalisation accrue des traitements psychédéliques grâce à l’intelligence artificielle.
- Nécessité de protocole d’encadrement rigoureux, de réglementation adaptée, et de suivi post-thérapeutique.
- Les perspectives de médecine de précision pourraient réduire les risques et améliorer l’efficacité du traitement.
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