Cytokines as a Precipitant of Depressive Illness: Animal and Human Studies
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines whose primary function is that of acting as signaling molecules of the immune system, have been implicated in the provocation or exacerbation of mood disorders such as depression. This position has been supported by several lines of evidence; (1) proinflammatory cytokines (interleukin-1beta, interleukin-6, tumor necrosis factor-alpha) and bacterial endotoxins elicit sickness behaviors (e.g., fatigue, soporific effects) and symptoms of anxiety/depression that may be attenuated by chronic antidepressant treatment. Interleukin-2 (IL-2) induces less profound sickness, but elicits anhedonia, a key symptom of depression; (2) neuroendocrine and central neurotransmitter changes, reminiscent of those implicated in depression, may be elicited by some of these cytokines, and these effects are exacerbated by stressors; (3) severe depressive illness is accompanied by elevations of cytokine production or levels, although these effects are not necessarily attenuated with antidepressant medication; and (4) immunotherapy, using IL-2 or IFN-alpha, promote depressive symptoms that are attenuated by antidepressant treatment. It is proposed that chronic cytokine elevations engender neuroendocrine and brain neurotransmitter changes that are interpreted by the brain as being stressors, and contribute to the development of depression. Further, the effects of the cytokine treatments may act synergistically with stressors, and cytokines may provoke a sensitization effect so that the effects of later stressor experiences are exacerbated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».