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Enregistrement W4366775072 · doi:10.3390/ph16040634

Pharmacological Mechanism of Ketamine in Suicidal Behavior Based on Animal Models of Aggressiveness and Impulsivity: A Narrative Review

2023· review· en· W4366775072 sur OpenAlexaff
Thi Mai Loan Nguyen, Fabrice Jollant, Laurent Tritschler, Romain Colle, Emmanuelle Corruble, Alain M. Gardier

Notice bibliographique

RevuePharmaceuticals · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivitySuicidal ideationSerotonergicKetamineAntidepressantEndophenotypeAnhedoniaMechanism (biology)MedicinePsychologyNeuroinflammationBipolar disorderPsychiatryClinical psychologyLithium (medication)Poison controlSchizophrenia (object-oriented programming)Suicide preventionAnxietyInternal medicineCognitionSerotoninReceptorInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Around 700,000 people die from suicide each year in the world. Approximately 90% of suicides have a history of mental illness, and more than two-thirds occur during a major depressive episode. Specific therapeutic options to manage the suicidal crisis are limited and measures to prevent acting out also remain limited. Drugs shown to reduce the risk of suicide (antidepressants, lithium, or clozapine) necessitate a long delay of onset. To date, no treatment is indicated for the treatment of suicidality. Ketamine, a glutamate NMDA receptor antagonist, is a fast-acting antidepressant with significant effects on suicidal ideation in the short term, while its effects on suicidal acts still need to be demonstrated. In the present article, we reviewed the literature on preclinical studies in order to identify the potential anti-suicidal pharmacological targets of ketamine. Impulsive–aggressive traits are one of the vulnerability factors common to suicide in patients with unipolar and bipolar depression. Preclinical studies in rodent models with impulsivity, aggressiveness, and anhedonia may help to analyze, at least in part, suicide neurobiology, as well as the beneficial effects of ketamine/esketamine on reducing suicidal ideations and preventing suicidal acts. The present review focuses on disruptions in the serotonergic system (5-HTB receptor, MAO-A enzyme), neuroinflammation, and/or the HPA axis in rodent models with an impulsive/aggressive phenotype, because these traits are critical risk factors for suicide in humans. Ketamine can modulate these endophenotypes of suicide in human as well as in animal models. The main pharmacological properties of ketamine are then summarized. Finally, numerous questions arose regarding the mechanisms by which ketamine may prevent an impulsive–aggressive phenotype in rodents and suicidal ideations in humans. Animal models of anxiety/depression are important tools to better understand the pathophysiology of depressed patients, and in helping develop novel and fast antidepressant drugs with anti-suicidal properties and clinical utility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,243
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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