Bipolar disorder and <i>myo</i>‐inositol: a review of the magnetic resonance spectroscopy findings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Myo-inositol is an important component of the phosphatidylinositol second messenger system (PI-cycle). Alterations in PI-cycle activity have been suggested to be involved in the pathophysiology and/or treatment of bipolar disorder. More specifically, lithium has been suggested to act primarily by lowering myo-inositol concentrations, the so-called inositol-depletion hypothesis. myo-Inositol concentrations can be measured in vivo with magnetic resonance spectroscopy (MRS). METHODS: The current review primarily examines animal and human MRS studies that evaluated the role of myo-inositol in bipolar illness and treatment. RESULTS: Studies have been carried out in patients who are manic, depressed, and euthymic, both on and off treatment. However, there are several limitations of these studies. CONCLUSIONS: The preclinical and clinical MRS findings were generally supportive of the involvement of myo-inositol in bipolar disorder and its treatment. Overall, in bipolar patients who are manic or depressed there are abnormalities in brain myo-inositol concentrations, with changes in frontal and temporal lobes, as well as the cingulate gyrus and basal ganglia. These abnormalities are not seen in either euthymic patients or healthy controls, possibly due to a normalizing effect of treatment with either lithium or sodium valproate. There is also increasing evidence that sodium valproate may also act upon the PI-cycle. Nonetheless, it remains uncertain if these changes in myo-inositol concentration are primary or secondary. Findings regarding the specific inositol-depletion hypothesis are also generally supportive in acutely ill patients, although it is not yet possible to definitively confirm or refute this hypothesis based on the current MRS evidence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».