The Role of Gut Microbiota in the High-Risk Construct of Severe Mental Disorders: A Mini Review
Notice bibliographique
Résumé
Severe mental disorders (SMD) are highly prevalent psychiatric conditions exerting an enormous toll on society. Therefore, prevention of SMD has received enormous attention in the last two decades. Preventative approaches are based on the knowledge and detailed characterization of the developmental stages of SMD and on risk prediction. One relevant biological component, so far neglected in high risk research, is microbiota. The human microbiota consists in the ensemble of microbes, including viruses, bacteria, and eukaryotes, that inhabit several ecological niches of the organism. Due to its demonstrated role in modulating illness and health, as well in influencing behavior, much interest has focused on the characterization of the microbiota inhabiting the gut. Several studies in animal models have shown the early modifications in the gut microbiota might impact on neurodevelopment and the onset of deficits in social behavior corresponding to distinct neurosignaling alterations. However, despite this evidence, only one study investigated the effect of altered microbiome and risk of developing mental disorders in humans, showing that individuals at risk for SMD had significantly different global microbiome composition than healthy controls. We then offer a developmental perspective and provided mechanistic insights on how changes in the microbiota could influence the risk of SMD. We suggest that the analysis of microbiota should be included in the comprehensive assessment generally performed in populations at high risk for SMD as it can inform predictive models and ultimately preventative strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».