Epigenetics in bipolar disorder: a critical review of the literature
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bipolar disorder (BD) is a chronic, disabling disease characterised by alternate mood episodes, switching through depressive and manic/hypomanic phases. Mood stabilizers, in particular lithium salts, constitute the cornerstone of the treatment in the acute phase as well as for the prevention of recurrences. The pathophysiology of BD and the mechanisms of action of mood stabilizers remain largely unknown but several pieces of evidence point to gene x environment interactions. Epigenetics, defined as the regulation of gene expression without genetic changes, could be the molecular substrate of these interactions. In this literature review, we summarize the main epigenetic findings associated with BD and response to mood stabilizers. METHODS: We searched PubMed, and Embase databases and classified the articles depending on the epigenetic mechanisms (DNA methylation, histone modifications and non-coding RNAs). RESULTS: We present the different epigenetic modifications associated with BD or with mood-stabilizers. The major reported mechanisms were DNA methylation, histone methylation and acetylation, and non-coding RNAs. Overall, the assessments are poorly harmonized and the results are more limited than in other psychiatric disorders (e.g. schizophrenia). However, the nature of BD and its treatment offer excellent opportunities for epigenetic research: clear impact of environmental factors, clinical variation between manic or depressive episodes resulting in possible identification of state and traits biomarkers, documented impact of mood-stabilizers on the epigenome. CONCLUSION: Epigenetic is a growing and promising field in BD that may shed light on its pathophysiology or be useful as biomarkers of response to mood-stabilizer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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