Lithium and valproate and their possible effects on the<i>myo</i>-inositol second messenger system in healthy volunteers and bipolar patients
Notice bibliographique
Résumé
Over 25 years ago it was suggested that the mechanism by which lithium was clinically effective may be due to a stabilizing effect on the phosphoinositol second messenger system (PI-cycle), which has multiple effects within cells. It was proposed that lithium, which is an inhibitor of one of the key enzymes in the PI-cycle, acted to lower myo-inositol concentrations; termed the 'inositol-depletion hypothesis'. Initial animal evidence supported this hypothesis, and also suggested that it was possible that sodium valproate could affect the PI-cycle. Since the first magnetic resonance studies in this area in the early 1990s many studies have examined various aspects of this hypothesis in both healthy volunteers and patients utilizing magnetic resonance spectroscopy (MRS). The present review considers research in this area and concludes that, despite initial promise, current evidence suggests that it is unlikely that either lithium or valproate produce clinically relevant changes in myo-inositol concentrations or the PI-cycle. These findings do not suggest that lithium-induced changes in the PI-cycle are the primary mechanism by which lithium or valproate exert their beneficial clinical effects in bipolar disorder. Nonetheless, given the current technical and clinical limitations of the literature to date, this conclusion cannot be considered completely definitive.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».