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Enregistrement W2997367341 · doi:10.1016/j.bbih.2019.100034

Neuroinflammation and glial cell activation in mental disorders

2019· article· en· W2997367341 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésNeuroinflammationKynurenine pathwayNeuroscienceMicrogliaMonoaminergicKynurenineContext (archaeology)Bipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)InflammationPsychologyBiologyMedicinePsychiatryImmunologyInternal medicineCognitionSerotoninReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental disorders (MDs) are highly prevalent and potentially debilitating complex disorders which causes remain elusive. Looking into deeper aspects of etiology or pathophysiology underlying these diseases would be highly beneficial, as the scarce knowledge in mechanistic and molecular pathways certainly represents an important limitation. Association between MDs and inflammation/neuroinflammation has been widely discussed and accepted by many, as high levels of pro-inflammatory cytokines were reported in patients with several MDs, such as schizophrenia (SCZ), bipolar disorder (BD) and major depression disorder (MDD), among others. Correlation of pro-inflammatory markers with symptoms intensity was also reported. However, the mechanisms underlying the inflammatory dysfunctions observed in MDs are not fully understood yet. In this context, microglial dysfunction has recently emerged as a possible pivotal player, as during the neuroinflammatory response, microglia can be over-activated, and excessive production of pro-inflammatory cytokines, which can modify the kynurenine and glutamate signaling, is reported. Moreover, microglial activation also results in increased astrocyte activity and consequent glutamate release, which are both toxic to the Central Nervous System (CNS). Also, as a result of increased microglial activation in MDs, products of the kynurenine pathway were shown to be changed, influencing then the dopaminergic, serotonergic, and glutamatergic signaling pathways. Therefore, in the present review, we aim to discuss how neuroinflammation impacts on glutamate and kynurenine signaling pathways, and how they can consequently influence the monoaminergic signaling. The consequent association with MDs main symptoms is also discussed. As such, this work aims to contribute to the field by providing insights into these alternative pathways and by shedding light on potential targets that could improve the strategies for pharmacological intervention and/or treatment protocols to combat the main pharmacologically unmatched symptoms of MDs, as the SCZ.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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