Maternal Immune Activation and the Development of Dopaminergic Neurotransmission of the Offspring: Relevance for Schizophrenia and Other Psychoses
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal infections have been linked to the development of schizophrenia (SCZ) and other neurodevelopmental disorders in the offspring, and work in animal models indicates that this is to occur through the maternal inflammatory response triggered by infection. Several studies in animal models demonstrated that acute inflammatory episodes are sufficient to trigger brain alterations in the adult offspring, especially in the mesolimbic dopamine (DA) system, involved in the pathophysiology of SCZ and other disorders involving psychosis. In the current review, we synthesize the literature on the clinical studies implicating prenatal infectious events in the development of SCZ. Then, we summarize evidence from animal models of maternal immune activation (MIA) and the behavioral and molecular alterations relevant for the function of the DAergic system. Furthermore, we discuss the evidence supporting the involvement of maternal cytokines, such as interleukin 6 (IL-6) and leptin (a hormone with effects on inflammation) in mediating the effects of MIA on the fetal brain, leading to the long-lasting effects on the offspring. In particular, IL-6 has been involved in mediating the effects of MIA animal models in the offspring through actions on the placenta, induction of IL-17a, or triggering the decrease in non-heme iron (hypoferremia). Maternal infection is very likely interacting with additional genetic and environmental risk factors in the development of SCZ; systematically investigating how these interactions produce specific phenotypes is the next step in understanding the etiology of complex psychiatric disorders.
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.
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 ».