Animal models to improve our understanding and treatment of suicidal behavior
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, suicide is a leading cause of death. Although a sizable proportion of deaths by suicide may be preventable, it is well documented that despite major governmental and international investments in research, education and clinical practice suicide rates have not diminished and are even increasing among several at-risk populations. Although nonhuman animals do not engage in suicidal behavior amenable to translational studies, we argue that animal model systems are necessary to investigate candidate endophenotypes of suicidal behavior and the neurobiology underlying these endophenotypes. Animal models are similarly a critical resource to help delineate treatment targets and pharmacological means to improve our ability to manage the risk of suicide. In particular, certain pathophysiological pathways to suicidal behavior, including stress and hypothalamic-pituitary-adrenal axis dysfunction, neurotransmitter system abnormalities, endocrine and neuroimmune changes, aggression, impulsivity and decision-making deficits, as well as the role of critical interactions between genetic and epigenetic factors, development and environmental risk factors can be modeled in laboratory animals. We broadly describe human biological findings, as well as protective effects of medications such as lithium, clozapine, and ketamine associated with modifying risk of engaging in suicidal behavior that are readily translatable to animal models. Endophenotypes of suicidal behavior, studied in animal models, are further useful for moving observed associations with harmful environmental factors (for example, childhood adversity, mechanical trauma aeroallergens, pathogens, inflammation triggers) from association to causation, and developing preventative strategies. Further study in animals will contribute to a more informed, comprehensive, accelerated and ultimately impactful suicide research portfolio.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».