GSK3β: a plausible mechanism of cognitive and hippocampal changes induced by erythropoietin treatment in mood disorders?
Notice bibliographique
Résumé
Mood disorders are associated with significant psychosocial and occupational disability. It is estimated that major depressive disorder (MDD) will become the second leading cause of disability worldwide by 2020. Existing pharmacological and psychological treatments are limited for targeting cognitive dysfunctions in mood disorders. However, growing evidence from human and animal studies has shown that treatment with erythropoietin (EPO) can improve cognitive function. A recent study involving EPO-treated patients with mood disorders showed that the neural basis for their cognitive improvements appeared to involve an increase in hippocampal volume. Molecular mechanisms underlying hippocampal changes have been proposed, including the activation of anti-apoptotic, antioxidant, pro-survival and anti-inflammatory signalling pathways. The aim of this review is to describe the potential importance of glycogen synthase kinase 3-beta (GSK3β) as a multi-potent molecular mechanism of EPO-induced hippocampal volume change in mood disorder patients. We first examine published associations between EPO administration, mood disorders, cognition and hippocampal volume. We then highlight evidence suggesting that GSK3β influences hippocampal volume in MDD patients, and how this could assist with targeting more precise treatments particularly for cognitive deficits in patients with mood disorders. We conclude by suggesting how this developing area of research can be further advanced, such as using pharmacogenetic studies of EPO treatment in patients with mood 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».