Overcoming Resistance to Selective Serotonin Reuptake Inhibitors: Targeting Serotonin, Serotonin-1A Receptors and Adult Neuroplasticity
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is the most prevalent mental illness contributing to global disease burden. Selective serotonin (5-HT) reuptake inhibitors (SSRIs) are the first-line treatment for MDD, but are only fully effective in 30% of patients and require weeks before improvement may be seen. About 30% of SSRI-resistant patients may respond to augmentation or switching to another antidepressant, often selected by trial and error. Hence a better understanding of the causes of SSRI resistance is needed to provide models for optimizing treatment. Since SSRIs enhance 5-HT, in this review we discuss new findings on the circuitry, development and function of the 5-HT system in modulating behavior, and on how 5-HT neuronal activity is regulated. We focus on the 5-HT1A autoreceptor, which controls 5-HT activity, and the 5-HT1A heteroreceptor that mediates 5-HT actions. A series of mice models now implicate increased levels of 5-HT1A autoreceptors in SSRI resistance, and the requirement of hippocampal 5-HT1A heteroreceptor for neurogenic and behavioral response to SSRIs. We also present clinical data that show promise for identifying biomarkers of 5-HT activity, 5-HT1A regulation and regional changes in brain activity in MDD patients that may provide biomarkers for tailored interventions to overcome or bypass resistance to SSRI treatment. We identify a series of potential strategies including inhibiting 5-HT auto-inhibition, stimulating 5-HT1A heteroreceptors, other monoamine systems, or cortical stimulation to overcome SSRI resistance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».