Microglial Inflammatory-Metabolic Pathways and Their Potential Therapeutic Implication in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence supports the notion that neuroinflammation plays a critical role in the etiology of major depressive disorder (MDD), at least in a subset of patients. By virtue of their capacity to transform into reactive states in response to inflammatory insults, microglia, the brain's resident immune cells, play a pivotal role in the induction of neuroinflammation. Experimental studies have demonstrated the ability of microglia to recognize pathogens or damaged cells, leading to the activation of a cytotoxic response that exacerbates damage to brain cells. However, microglia display a wide range of responses to injury and may also promote resolution stages of inflammation and tissue regeneration. MDD has been associated with chronic priming of microglia. Recent studies suggest that altered microglial morphology and function, caused either by intense inflammatory activation or by senescence, may contribute to depression and associated impairments in neuroplasticity. In this context, modifying microglia phenotype by tuning inflammatory pathways might have important translational relevance to harness neuroinflammation in MDD. Interestingly, it was recently shown that different microglial phenotypes are associated with distinct metabolic pathways and analysis of the underlying molecular mechanisms points to an instrumental role for energy metabolism in shaping microglial functions. Here, we review various canonical pro-inflammatory, anti-inflammatory and metabolic pathways in microglia that may provide new therapeutic opportunities to control neuroinflammation in brain disorders, with a strong focus on MDD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».