Gut Emotions - Mechanisms of Action of Probiotics as Novel Therapeutic Targets for Depression and Anxiety Disorders
Notice bibliographique
Résumé
A priority clinical and research agenda in mood and anxiety disorders is to identify determinants that influence illness trajectory and outcome. Over the past decade, studies have demonstrated a bidirectional relationship between the gut microbiome and brain function (i.e., the microbiota-gut-brain axis). Probiotic treatments and developmental analysis of the microbiome may provide potential treatments and preventative measures for depressive and anxiety disorders. This systematic literature review aims to identify original studies linking the gut microbiota to major depressive disorder and anxiety disorders. Furthermore, this review searched for original reports focusing on possible therapeutic and preventative effects of probiotics for these debilitating conditions. Accumulating data indicate that the gut microbiota communicates with the CNS through neural, endocrine and immune pathways. Studies in germ-free animals indicate that the microbiota is involved in the regulation of the stress response (e.g., hypothalamic-pituitary-adrenal axis) and in CNS development at critical stages. Probiotics attenuate anxiety and depressive-like behaviors in experimental animal models. Notwithstanding some inconsistencies and methodological limitations across trials, clinical studies suggest that probiotics may mitigate anxiety symptoms. However, future studies should investigate the anxiolytic and antidepressant effects of probiotics in more phenotypically homogeneous populations. In conclusion, the emerging concept of a gut microbiota-brain axis suggests that the modulation of the gut microbiota may provide a novel therapeutic target for the treatment and/or prevention of mood and anxiety disorders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».