Anti-cytokine agents for anhedonia: targeting inflammation and the immune system to treat dimensional disturbances in depression
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Notice bibliographique
Résumé
The etiology of mood disorders is mechanistically heterogeneous, underscoring the need for a dimensional approach to identify and develop targeted treatments in psychiatry. Accumulating evidence implicates inflammation as an important contributor to the pathophysiology of depression and presents the immune system as a viable therapeutic target that may be more proximate to the pathogenic nexus of brain-based disorders in specific subpopulations. Anhedonia is a transdiagnostic (e.g. Parkinson's disease, diabetes mellitus, rheumatic diseases), yet specific, and clinically relevant symptom dimension subserved by well-characterized neurobiological and neurophysiological substrates of the positive valence systems (PVS). Brain circuits, nodes, and networks, as well as cellular and molecular pathways (e.g. dopaminergic transmission; excitotoxicity; synaptic plasticity), subserving anhedonia are preferentially affected by inflammatory processes. To our knowledge, no published randomized, controlled clinical trial in populations with mood disorders has, to date, primarily sought to determine the effects of an anti-inflammatory agent on PVS functions or pathophysiology. Three ongoing clinical trials aim to investigate the effects of anti-TNF-alpha biologic infliximab on measures of anhedonia [ClinicalTrials.gov identifier: NCT02363738], motivational behavior and circuitry [ClinicalTrials.gov identifier: NCT03006393], and glutamatergic changes in the basal ganglia [ClinicalTrials.gov identifier: NCT03004443] in clinical populations with unipolar or bipolar depression. Positive results would further instantiate the relevance of inflammatory processes and the immune system in the pathophysiology of mood disorders and provide the impetus to develop scalable treatments targeting inflammation and the immune system to mitigate transdiagnostic, dimensional disturbances in brain-based disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle