Insulin Resistance and Blood-Brain Barrier Dysfunction Underlie Neuroprogression in Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder (BD) often progresses to a more chronic and treatment resistant (neuroprogressive) course. Identifying which patients are at risk could allow for early intervention and prevention. Bipolar disorder is highly comorbid with metabolic disorders including type II diabetes mellitus (T2DM), hypertension, obesity, and dyslipidemia. Our studies have shown that insulin resistance (IR) is present in over 50% of patients with BD and that IR might underlie the progression of BD. While no confirmed predictors exist for identifying which patients with BD are likely to develop a more chronic course, emerging evidence including our own studies suggest that IR and related inflammatory pathways lead to impairments in blood-brain barrier (BBB) functioning. For the first time in living psychiatric patients, we have shown that the severity of BBB leakage is proportional to BD severity and is associated with IR. In this hypothesis paper we (i) highlight the evidence for a key role of IR in BD, (ii) show how IR in BD relates to shared inflammatory pathways, and (iii) hypothesize that these modulations result in BBB leakage and worse outcomes in BD. We further hypothesize that (iv) reversing IR through lifestyle changes or the actions of insulin sensitizing medications such as metformin, or optimizing BBB function using vascular protective drugs, such as losartan, could provide novel strategies for the prevention or treatment of neuroprogressive BD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».