Biological indicators of illness risk in offspring of bipolar parents: targeting the hypothalamic‐pituitary‐adrenal axis and immune system
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIM: The study aims to provide a selective review of the literature pertaining to the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis and immune abnormalities as informative biological indicators of vulnerability in bipolar disorder (BD). METHOD: We summarize key findings relating to HPA axis and immunological abnormalities in bipolar patients and their high-risk offspring. Findings derive from a review of selected original papers published in the literature, and supplemented by papers identified through bibliography review. Neurobiological findings are discussed in the context of emergent BD in those at genetic risk and synthesized into a neurodevelopmental model of illness onset and progression. RESULTS: BD is associated with a number of genetic and possibly epigenetic abnormalities associated with neurotransmitter, hormonal and immunologically mediated neurobiological pathways. Data from clinical and high-risk studies implicate HPA axis and immune system abnormalities, which may represent inherited vulnerabilities important for the transition to illness onset. Post-mortem and clinical studies implicate intracellular signal transduction processes and disturbance in energy metabolism associated with established BD. Specifically, long-standing maladaptive alterations such as changes in neuronal systems may be mediated through changes in intracellular signalling pathways, oxidative stress, cellular energy metabolism and apoptosis associated with substantial burden of illness. CONCLUSIONS: Prospective longitudinal studies of endophenotypes and biomarkers such as HPA axis and immune abnormalities in high-risk offspring will be helpful to understand genetically mediated biological pathways associated with illness onset and progression. A clinical staging model describing emergent illness in those at genetic risk should facilitate this line of investigation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle