Translating knowledge of genetics and pharmacology into improving everyday practice
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder is associated with significant morbidity and mortality; however, many aspects of this disorder remain poorly understood. It is likely that rapid advances in molecular genetics and neuroimaging will play a major role in advancing our understanding of bipolar disorder in future. Molecular genetics studies have already identified some candidate genes; for example, the BDNF, G72 and XBP1 genes, and chromosomal 'hot spots', which may confer a predisposition to development of bipolar disorder. Such advances may facilitate earlier, easier and more accurate diagnosis and provide novel targets for the treatment of this condition. Brain imaging studies using positron emission tomography and single photon emission computed tomography have shown that reduction in brain 5-hydroxytryptamine type 2 (5-HT(2)) receptors may be associated with prevention of or relief from depressive symptoms. Similarly, other imaging studies suggest that increased dopamine levels in the synapse mediate the symptoms of bipolar mania and that reduction in dopamine transmission through reduction in dopamine synthesis or blockade of dopamine D(2) receptors may be associated with antimanic effects. The ability of atypical antipsychotics to block both 5-HT(2) and D(2) receptors and downregulate 5-HT(2) receptors may explain how these drugs treat both the depressive and manic symptoms of bipolar disorder. Although molecular genetics and imaging techniques are not yet used as clinical tools for bipolar disorder, they provide valuable data to improve the understanding of the pathophysiology of bipolar disorder and should lead to new treatments and potentially episode prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».