Understanding the Role of Oxidative Stress, Neuroinflammation and Abnormal Myelination in Excessive Aggression Associated with Depression: Recent Input from Mechanistic Studies
Notice bibliographique
Résumé
Aggression and deficient cognitive control problems are widespread in psychiatric disorders, including major depressive disorder (MDD). These abnormalities are known to contribute significantly to the accompanying functional impairment and the global burden of disease. Progress in the development of targeted treatments of excessive aggression and accompanying symptoms has been limited, and there exists a major unmet need to develop more efficacious treatments for depressed patients. Due to the complex nature and the clinical heterogeneity of MDD and the lack of precise knowledge regarding its pathophysiology, effective management is challenging. Nonetheless, the aetiology and pathophysiology of MDD has been the subject of extensive research and there is a vast body of the latest literature that points to new mechanisms for this disorder. Here, we overview the key mechanisms, which include neuroinflammation, oxidative stress, insulin receptor signalling and abnormal myelination. We discuss the hypotheses that have been proposed to unify these processes, as many of these pathways are integrated for the neurobiology of MDD. We also describe the current translational approaches in modelling depression, including the recent advances in stress models of MDD, and emerging novel therapies, including novel approaches to management of excessive aggression, such as anti-diabetic drugs, antioxidant treatment and herbal compositions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».