Transcriptional Dys-regulation in Anxiety and Major Depression: 5-HT1A Gene Promoter Architecture as a Therapeutic Opportunity
Notice bibliographique
Résumé
The etiology of major depression remains unclear, but reduced activity of the serotonin (5-HT) system remains implicated and treatments that increase 5-HT neurotransmission can ameliorate depressive symptoms. 5-HT1A receptors are critical regulators of the 5- HT system. They are expressed as both presynaptic autoreceptors that negatively regulate 5-HT neurons, and as post-synaptic heteroreceptors on non-serotonergic neurons in the hippocampus, cortex, and limbic system that are critical to mediate the antidepressant actions of 5-HT. Thus, 5-HT1A auto- and heteroreceptors have opposite actions on serotonergic neurotransmission. Because most 5-HT1A ligands target both auto- and heteroreceptors their efficacy has been limited, resulting in weak or unclear responses. We propose that by understanding the transcriptional regulation of the 5-HT1A receptor it may be possible to regulate its expression differentially in raphe and projection regions. Here we review the transcriptional architecture of the 5-HT1A gene (HTR1A) with a focus on specific DNA elements and transcription factors that have been shown to regulate 5-HT1A receptor expression in the brain. Association studies with the functional HTR1A promoter polymorphism rs6295 suggest a new model for the role of the 5-HT1A receptor in susceptibility to depression involving early deficits in cognitive, fear and stress reactivity as stressors that may ultimately lead to depression. We present evidence that by targeting specific transcription factors it may be possible to oppositely regulate 5-HT1A auto- and heteroreceptor expression, synergistically increasing serotonergic neurotransmission for the treatment of depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».