Gut microbiome in schizophrenia and antipsychotic-induced metabolic alterations: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia (SCZ) is a severe mental disorder with high morbidity and lifetime disability rates. Patients with SCZ have a higher risk of developing metabolic comorbidities such as obesity and diabetes mellitus, leading to increased mortality. Antipsychotics (APs), which are the mainstay in the treatment of SCZ, increase the risk of these metabolic perturbations. Despite extensive research, the mechanism underlying SCZ pathophysiology and associated metabolic comorbidities remains unclear. In recent years, gut microbiota (GMB) has been regarded as a 'chamber of secrets', particularly in the context of severe mental illnesses such as SCZ, depression, and bipolar disorder. In this scoping review, we aimed to investigate the underlying role of GMB in the pathophysiology of SCZ and metabolic alterations associated with APs. Furthermore, we also explored the therapeutic benefits of prebiotic and probiotic formulations in managing SCZ and AP-induced metabolic alterations. A systematic literature search yielded 46 studies from both preclinical and clinical settings that met inclusion criteria for qualitative synthesis. Preliminary evidence from preclinical and clinical studies indicates that GMB composition changes are associated with SCZ pathogenesis and AP-induced metabolic perturbations. Fecal microbiota transplantation from SCZ patients to mice has been shown to induce SCZ-like behavioral phenotypes, further supporting the plausible role of GMB in SCZ pathogenesis. This scoping review recapitulates the preclinical and clinical evidence suggesting the role of GMB in SCZ symptomatology and metabolic adverse effects associated with APs. Moreover, this scoping review also discusses the therapeutic potentials of prebiotic/probiotic formulations in improving SCZ symptoms and attenuating metabolic alterations related to APs.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».