Anti-Inflammatory Properties of Antipsychotics Via Microglia Modulations: Are Antipsychotics a ‘Fire Extinguisher’ in the Brain of Schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is one of the most severe psychiatric diseases noted for its chronic and often debilitating processes; affecting approximately 1% of the world's population, while its etiology and therapeutic strategies still remain elusive. In the 1950s, the discovery of antipsychotic effects of haloperidol and chlorpromazine shifted the paradigm of schizophrenia. These drugs proved to be antagonists of dopamine D2 receptor (D2R), thus dopamine system dysfunction came to be hypothesized in the pathophysiology of schizophrenia, and D2R antagonism against dopamine neurons has been considered as the primary therapeutic target for schizophrenia. In addition, abnormalities of glutamatergic neurons have been indicated in the pathophysiology of schizophrenia. On the other hand, recent neuroimaging studies have shown that not only dementia but also schizophrenic patients have a significant volume reduction of some specific regions in the brain, which indicates that schizophrenia may involve some neurodegenerative process. Microglia, major sources of various inflammatory cytokines and free radicals such as superoxide and nitric oxide (NO) in the CNS, play a crucial role in a variety of neurodegenerative diseases such as dementia. Recent postmortem and positron emission computed tomography (PET) studies have indicated that activated microglia may be present in schizophrenic patients. Recent in vitro studies have suggested the anti-inflammatory effects of antipsychotics on microglial activation. In this article, we review the anti-inflammatory effects of antipsychotics on microglia, and propose a novel therapeutic hypothesis of schizophrenia from the perspective of microglial modulation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».