Changements dans le circuit de la récompense suite à la bulbectomie olfactive : une nouvelle approche pour étudier des antidépresseurs

La dépression est une maladie chronique, récurrente et potentiellement mortelle qui affecte plus de 20 % de la population à travers le monde. Les mécanismes sous-jacents de la dépression demeurent incompris et la pharmacothérapie actuelle, largement basée sur l’hypothèse monoaminergique, fait preuve d’une efficacité sous optimale et d’une latence thérapeutique élevée. Par conséquent, la recherche est amenée à élaborer de nouveaux traitements pharmacologiques. Pour détecter leur action, il est avant tout nécessaire de développer des outils expérimentaux adéquats. Dans cette optique, notre but a été de mesurer l’anhédonie, un symptôme cardinal de la dépression, chez le rat de laboratoire. L’anhédonie a été définie comme une réduction de la récompense et a été mesurée avec le test de consommation de sucrose et la technique d’autostimulation intracérébrale. En vue d’induire l’anhédonie, nous avons effectué une bulbectomie olfactive, une procédure qui entraîne divers changements biochimiques, cellulaires et comportementaux similaires à ceux de l’état dépressif et qui peuvent être renversés par un traitement antidépresseur chronique. Nos résultats montrent que la bulbectomie olfactive produit également l’anhédonie, reflétée par une réduction durable de la consommation de sucrose et par une réduction de l’efficacité de l’amphétamine dans le test d’autostimulation intracérébrale. Ces effets ont été présents jusqu’à trois à quatre semaines suivant la chirurgie. La bulbectomie olfactive a aussi été associée à une augmentation de l’élément de réponse liant l’AMPc dans le striatum, un index moléculaire associé à l’anhédonie. Ces découvertes suggèrent que l’anhédonie peut être produite et étudiée de façon fiable dans le modèle de bulbectomie olfactive et que le circuit de récompense pourrait constituer une cible cohérente pour de nouvelles drogues en vue du traitement de la dépression.

RNA recurrent motifs : identification and characterization

La détermination de la structure tertiaire du ribosome fut une étape importante dans la compréhension du mécanisme de la synthèse des protéines. Par contre, l’élucidation de la structure du ribosome comme tel ne permet pas une compréhension de sa fonction. Pour mieux comprendre la nature des relations entre la structure et la fonction du ribosome, sa structure doit être étudiée de manière systématique. Au cours des dernières années, nous avons entrepris une démarche systématique afin d’identifier et de caractériser de nouveaux motifs structuraux qui existent dans la structure du ribosome et d’autres molécules contenant de l’ARN. L’analyse de plusieurs exemples d’empaquetage de deux hélices d’ARN dans la structure du ribosome nous a permis d’identifier un nouveau motif structural, nommé « G-ribo ». Dans ce motif, l’interaction d’une guanosine dans une hélice avec le ribose d’un nucléotide d’une autre hélice donne naissance à un réseau d’interactions complexes entre les nucléotides voisins. Le motif G-ribo est retrouvé à 8 endroits dans la structure du ribosome. La structure du G-ribo possède certaines particularités qui lui permettent de favoriser la formation d’un certain type de pseudo-nœuds dans le ribosome. L’analyse systématique de la structure du ribosome et de la ARNase P a permis d’identifier un autre motif structural, nommé « DTJ » ou « Double-Twist Joint motif ». Ce motif est formé de trois courtes hélices qui s’empilent l’une sur l’autre. Dans la zone de contact entre chaque paire d’hélices, deux paires de bases consécutives sont surenroulées par rapport à deux paires de bases consécutives retrouvées dans l’ARN de forme A. Un nucléotide d’une paire de bases est toujours connecté directement à un nucléotide de la paire de bases surenroulée, tandis que les nucléotides opposés sont connectés par un ou plusieurs nucléotides non appariés. L’introduction d’un surenroulement entre deux paires de bases consécutives brise l’empilement entre les nucléotides et déstabilise l’hélice d’ARN. Dans le motif DTJ, les nucléotides non appariés qui lient les deux paires de bases surenroulées interagissent avec une des trois hélices qui forment le motif, offrant ainsi une stratégie élégante de stabilisation de l’arrangement. Pour déterminer les contraintes de séquences imposées sur la structure tertiaire d’un motif récurrent dans le ribosome, nous avons développé une nouvelle approche expérimentale. Nous avons introduit des librairies combinatoires de certains nucléotides retrouvés dans des motifs particuliers du ribosome. Suite à l’analyse des séquences alternatives sélectionnées in vivo pour différents représentants d’un motif, nous avons été en mesure d’identifier les contraintes responsables de l’intégrité d’un motif et celles responsables d’interactions avec les éléments qui forment le contexte structural du motif. Les résultats présentés dans cette thèse élargissent considérablement notre compréhension des principes de formation de la structure d’ARN et apportent une nouvelle façon d’identifier et de caractériser de nouveaux motifs structuraux d’ARN.

Structural and functional brain abnormalities in children with subclinical depression

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Maternal depression symptoms in early childhood and children's cognitive performance at school entry : the role of maternal guidance

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

The Relation Between Depressive Symptoms and Semantic Memory in Amnestic Mild Cognitive Impairment and in Late-Life Depression

Semantic deficits have been documented in the prodromal phase of Alzheimer’s disease, but it is unclear whether these deficits are associated with non-cognitive manifestations. For instance, recent evidence indicates that cognitive deficits in elders with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) are modulated by concomitant depressive symptoms. The purposes of this study were to (i) investigate if semantic memory impairment in aMCI is modulated according to the presence (aMCI-D group) or absence (aMCI group) of depressive symptoms, and (ii) compare semantic memory performance of aMCI and aMCI-D groups to that of patients with late-life depression (LLD). Seventeen aMCI, 16 aMCI-D, 15 LLD, and 26 healthy control participants were administered a semantic questionnaire assessing famous person knowledge. Results showed that performance of aMCI-D patients was impaired compared to the control and LLD groups. However, in the aMCI group performance was comparable to that of all other groups. Overall, these findings suggest that semantic deficits in aMCI are somewhat associated with the presence of concomitant depressive symptoms. However, depression alone cannot account solely for the semantic deficits since LLD patients showed no semantic memory impairment in this study. Future studies should aim at clarifying the association between depression and semantic deficits in older adults meeting aMCI criteria.

The comorbidity of psychopathy, anxiety, and depression disorder

La psychopathie est un désordre de la personnalité caractérisé par des traits de comportement, tels qu’un manque d’empathie, du narcissisme, une estime de soi élevée, etc. Souvent, ces traits sont considérés comme indésirables. Ces caractéristiques se manifestent chez l’homme et la femme, autant dans la population criminelle que non-criminelle. L’étude de la psychopathie et la relation entre celle-ci et d’autres désordres mentaux représente un domaine relativement novateur de la psychologie. Des études démontrent une forte corrélation négative entre la psychopathie et l'anxiété, et entre la psychopathie et la dépression. Au total, 92 étudiants actuels ou ayant récemment graduées, au niveau du baccalauréat, de la maîtrise, et du doctorat ont été recrutés pour participer à cette étude. Ces participants ont complété quatre questionnaires standardisées qui évaluent leur niveau de psychopathie, d’anxiété et de dépression. Les évaluations utilisées sont le « Levenson’s Self-Report Psychopathy scale », le « Childhood and Adolescent Taxon Self-Report », le « Beck Depression Inventory », et le « Beck Anxiety Inventory ». Les résultats suggèrent l'existence d'une forte corrélation positive entre la dépression et la psychopathie, entre l'anxiété et la psychopathie, et entre l'anxiété et la dépression. Des variables additionnelles, tels que le sexe et l’éducation antérieure, contribuent aussi de façon significatives à ce modèle. Les résultats sont analysés tout en considérant des études antérieures et l’importance de la comorbidité psychopathique dans la recherche à venir.

To Say or not to Say: Dyadic Ambivalence over Emotional Expression and its Associations with Sexual Function, Satisfaction, Depression, Dyadic Adjustment, and Pain in Women with Provoked Vestibulodynia and their Partners

Essai doctoral présenté à la Faculté des Arts et des Sciences en vue de l’obtention du grade de Doctorat en Psychologie Clinique

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

On Recurrent and Deep Neural Networks

L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, en passant par la modélisation du langage. Les réseaux de neurones récurrents, une sous-classe d'architecture profonde, s'avèrent particulièrement prometteurs. Les réseaux récurrents peuvent capter la structure temporelle dans les données. Ils ont potentiellement la capacité d'apprendre des corrélations entre des événements éloignés dans le temps et d'emmagasiner indéfiniment des informations dans leur mémoire interne. Dans ce travail, nous tentons d'abord de comprendre pourquoi la profondeur est utile. Similairement à d'autres travaux de la littérature, nos résultats démontrent que les modèles profonds peuvent être plus efficaces pour représenter certaines familles de fonctions comparativement aux modèles peu profonds. Contrairement à ces travaux, nous effectuons notre analyse théorique sur des réseaux profonds acycliques munis de fonctions d'activation linéaires par parties, puisque ce type de modèle est actuellement l'état de l'art dans différentes tâches de classification. La deuxième partie de cette thèse porte sur le processus d'apprentissage. Nous analysons quelques techniques d'optimisation proposées récemment, telles l'optimisation Hessian free, la descente de gradient naturel et la descente des sous-espaces de Krylov. Nous proposons le cadre théorique des méthodes à région de confiance généralisées et nous montrons que plusieurs de ces algorithmes développés récemment peuvent être vus dans cette perspective. Nous argumentons que certains membres de cette famille d'approches peuvent être mieux adaptés que d'autres à l'optimisation non convexe. La dernière partie de ce document se concentre sur les réseaux de neurones récurrents. Nous étudions d'abord le concept de mémoire et tentons de répondre aux questions suivantes: Les réseaux récurrents peuvent-ils démontrer une mémoire sans limite? Ce comportement peut-il être appris? Nous montrons que cela est possible si des indices sont fournis durant l'apprentissage. Ensuite, nous explorons deux problèmes spécifiques à l'entraînement des réseaux récurrents, à savoir la dissipation et l'explosion du gradient. Notre analyse se termine par une solution au problème d'explosion du gradient qui implique de borner la norme du gradient. Nous proposons également un terme de régularisation conçu spécifiquement pour réduire le problème de dissipation du gradient. Sur un ensemble de données synthétique, nous montrons empiriquement que ces mécanismes peuvent permettre aux réseaux récurrents d'apprendre de façon autonome à mémoriser des informations pour une période de temps indéfinie. Finalement, nous explorons la notion de profondeur dans les réseaux de neurones récurrents. Comparativement aux réseaux acycliques, la définition de profondeur dans les réseaux récurrents est souvent ambiguë. Nous proposons différentes façons d'ajouter de la profondeur dans les réseaux récurrents et nous évaluons empiriquement ces propositions.

The influence of primary care clinic characteristics on the quality of care for depression in patients with different comorbidity profiles

Dans les services de première ligne, la majorité des personnes atteintes de dépression souffrent également d’autres maladies chroniques comorbides. Offrir des soins de haute qualité à ces patients représente un défi important pour les intervenants en première ligne ainsi que pour le système de santé. Il y a des raisons de croire que les contextes organisationnels dans lesquels les intervenants pratiquent ont une influence importante sur les soins. Cependant, peu d’études ont examiné directement la façon dont les caractéristiques des cliniques facilitent ou entravent les soins offerts aux patients atteints de dépression et de différents types de maladies chroniques comorbides. L’objectif général de ce projet de recherche était donc de mieux comprendre comment différentes caractéristiques des cliniques de première ligne influencent la qualité des soins pour la dépression chez des patients ayant différents profils de comorbidité. La thèse comporte deux études. Tout d'abord, nous avons effectué une revue systématique examinant les relations entre la comorbidité physique chronique et la qualité des soins pour la dépression dans les services de première ligne afin de clarifier la nature de ces relations et d’identifier les facteurs qui pourraient influer sur ces relations. Ensuite, nous avons effectué une étude aux méthodes mixtes ayant deux volets : (a) un volet quantitatif examinant les relations entre la qualité des soins pour la dépression, les profils de comorbidité des patients, et les caractéristiques des cliniques de première ligne par le biais d’analyses de régression multiniveaux de données issues de deux enquêtes, et (b) un volet qualitatif basé sur une étude de cas explorant les perceptions des professionnels des services de première ligne sur les facteurs organisationnels pouvant influencer la qualité des soins offerts aux patients souffrant de dépression et d’autres maladies chroniques comorbides. Les résultats de ces études ont montré que, bien que la qualité des soins de la dépression en soins primaires soit sous-optimale, certains sous-groupes de patients dépressifs sont plus à risque que d’autres de recevoir des soins pour la dépression inadéquats, notamment des patients ayant uniquement des comorbidités chroniques physiques. Cependant, plusieurs caractéristiques des cliniques de première ligne semblent faciliter l’offre de soins de qualité aux patients atteints de dépression et de maladies chroniques comorbides : les normes et les valeurs liées au travail d'équipe et le soutien mutuel, l'accès au soutien des professionnels ayant une expertise en santé mentale, l’utilisation des algorithmes de traitement et d’autres outils d’aide à la décision pour la dépression, et l’absence d’obstacles liés aux modèles de rémunération inadéquats. Une des façons dont ces caractéristiques favorisent la qualité est en facilitant la circulation des connaissances dans les cliniques de première ligne. Nos résultats suggèrent que des interventions organisationnelles ciblées sont nécessaires pour améliorer la qualité des soins pour la dépression que reçoivent les patients ayant des maladies chroniques comorbides. Ces interventions peuvent viser différents domaines organisationnels (ex : caractéristiques structurelles/stratégiques, sociales, technologies et épistémiques) mais doivent aussi prendre en compte comment les éléments de chaque domaine interagissent et comment ils pourraient influencer les soins pour des patients ayant des profils de comorbidité différents.

Baby-boom, baby-bust and the Great Depression

The baby-boom and subsequent baby-bust have shaped much of the history of the second half of the 20th century; yet it is still largely unclear what caused them. This paper presents a new unified explanation of the fertility Boom-Bust that links the latter to the Great Depression and the subsequent economic recovery. We show that the 1929 Crash attracted young married women 20 to 34 years old in 1930 (whom we name D-cohort) in the labor market possibly via an added worker effect. Using several years of Census micro data, we further document that the same cohort kept entering into the market in the 1940s and 1950s as economic conditions improved, decreasing wages and reducing work incentives for younger women. Its retirement in the late 1950s and in the 1960s instead freed positions and created employment opportunities. Finally, we show that the entry of the D-cohort is associated with increased births in the 1950s, while its retirement turned the fertility Boom into a Bust in the 1960s. The work behavior of this cohort explains a large share of the changes in both yearly births and completed fertility of all cohorts involved.

Comorbid Depression Among Untreated Illicit Opiate Users : Results From a Multisite Canadian Study

This study aimed to describe patterns of major depression (MDD) in a cohort of untreated illicit opiate users recruited from 5 Canadian urban centres, identify sociodemographic characteristics of opiate users that predict MDD, and determine whether opiate users suffering from depression exhibit different drug use patterns than do participants without depression. Baseline data were collected from 679 untreated opiate users in Vancouver, Edmonton, Toronto, Montreal, and Quebec City. Using the Composite International Diagnostic Interview Short Form for Major Depression, we assessed sociodemographics, drug use, health status, health service use, and depression. We examined depression rates across study sites; logistic regression analyses predicted MDD from demographic information and city. Chi-square analyses were used to compare injection drug use and cocaine or crack use among participants with and without depression. Almost one-half (49.3%) of the sample met the cut-off score for MDD. Being female, white, and living outside Vancouver independently predicted MDD. Opiate users suffering from depression were more likely than users without depression to share injection equipment and paraphernalia and were also more likely to use cocaine (Ps < 0.05). Comorbid depression is common among untreated opiate users across Canada; targeted interventions are needed for this population.

Feasibility and preliminary effectiveness of a novel cognitive-behavioral couple therapy for provoked vestibulodynia: a pilot study.

Introduction Provoked vestibulodynia (PVD), a recurrent, localized vulvovaginal pain problem, carries a significant psychosexual burden for afflicted women, who report impoverished sexual function and decreased frequency of sexual activity and pleasure. Interpersonal factors such as partner responses to pain, partner distress, and attachment style are associated with pain outcomes for women and with sexuality outcomes for both women and partners. Despite these findings, no treatment for PVD has systematically included the partner. Aims This study pilot‐tested the feasibility and potential efficacy of a novel cognitive–behavioral couple therapy (CBCT) for couples coping with PVD. Methods Couples (women and their partners) in which the woman was diagnosed with PVD (N = 9) took part in a 12‐session manualized CBCT intervention and completed outcome measures pre‐ and post‐treatment. Main Outcome Measures The primary outcome measure was women's pain intensity during intercourse as measured on a numerical rating scale. Secondary outcomes included sexual functioning and satisfaction for both partners. Exploratory outcomes included pain‐related cognitions; psychological outcomes; and treatment satisfaction, feasibility, and reliability. Results One couple separated before the end of therapy. Paired t‐test comparisons involving the remaining eight couples demonstrated significant improvements in women's pain and sexuality outcomes for both women and partners. Exploratory analyses indicated improvements in pain‐related cognitions, as well as anxiety and depression symptoms, for both members of the couple. Therapists' reported high treatment reliability and participating couples' high participation rates and reported treatment satisfaction indicate adequate feasibility. Conclusions Treatment outcomes, along with treatment satisfaction ratings, confirm the preliminary success of CBCT in reducing pain and psychosexual burden for women with PVD and their partners. Further large‐scale randomized controlled trials are necessary to examine the efficacy of CBCT compared with and in conjunction with first‐line biomedical interventions for PVD.