Novel investigational drugs targeting IL-6 signaling for the treatment of depression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elevated levels of IL-6 have been implicated in the pathophysiology and treatment of major depressive disorder (MDD). Convergent evidence suggests that IL-6 primarily mediates proinflammatory functions via the soluble IL-6 receptor/trans-signaling, and anti-inflammatory functions via a transmembrane receptor (IL-6R). A targeted approach to selectively inhibit IL-6 trans-signaling may offer putative antidepressant effects. AREAS COVERED: This review addresses three primary domains. The first focuses on the biological role of IL-6 within inflammation and its signal transduction pathways. The second addresses the potential contributions of IL-6 to the pathophysiology of MDD, and the mechanisms that may mediate these effects. Finally, the article outlines the therapeutic benefits of incorporating anti-inflammatory properties into the pharmacological treatment of MDD, and proposes inhibition of IL-6 signaling as a viable treatment strategy. EXPERT OPINION: To improve drug development for the treatment of MDD, there is a critical need to identify promising targets. Target identification will require guidance from a strategic framework such as The Research Domain Criteria, and convincing evidence relating known targets to brain function under both physiological and pathological conditions. Although current evidence provides rationale for administering anti-IL-6 treatments in MDD, further studies confirming safety, target affinity and therapeutic benefits are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».