Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Major depressive disorder (MDD) is among the most prevalent and disabling medical conditions worldwide. Despite its considerable burden, our understanding of its pathophysiology remains rudimentary, and a validated biomarker has yet to be identified. Antidepressants are the most common treatment for MDD, yet roughly one-third of patients experience an inadequate response. Thus, there is a great need for not only identifying biomarkers of MDD but also those that can predict and monitor or just monitor response to treatment. RECENT FINDINGS: MicroRNAs (miRNAs) act as endogenous fine-tuners and on-off switches of gene expression. Several lines of evidence now suggest that miRNAs are involved in the pathogenesis of neuropsychiatric disorders. As such, miRNAs offer great hope as biomarkers of disease and response to treatment. SUMMARY: In this review, we discuss the growing field, investigating peripheral miRNAs as potential biomarkers of major depression and treatment response. A noninvasive and validated biomarker of MDD or treatment response will help clinicians guide treatment selection. Ultimately, these findings provide important steps in the development of early diagnostic tools, preventive strategies, and effective pharmacological treatment for psychiatric disorders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».