Metabolic regulation to treat bipolar depression: mechanisms and targeting by trimetazidine
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder's core feature is the pathological disturbances in mood, often accompanied by disrupted thinking and behavior. Its complex and heterogeneous etiology implies that a range of inherited and environmental factors are involved. This heterogeneity and poorly understood neurobiology pose significant challenges to existing drug development paradigms, resulting in scarce treatment options, especially for bipolar depression. Therefore, novel approaches are needed to discover new treatment options. In this review, we first highlight the main molecular mechanisms known to be associated with bipolar depression-mitochondrial dysfunction, inflammation and oxidative stress. We then examine the available literature for the effects of trimetazidine in said alterations. Trimetazidine was identified without a priori hypothesis using a gene-expression signature for the effects of a combination of drugs used to treat bipolar disorder and screening a library of off-patent drugs in cultured human neuronal-like cells. Trimetazidine is used to treat angina pectoris for its cytoprotective and metabolic effects (improved glucose utilization for energy production). The preclinical and clinical literature strongly support trimetazidine's potential to treat bipolar depression, having anti-inflammatory and antioxidant properties while normalizing mitochondrial function only when it is compromised. Further, trimetazidine's demonstrated safety and tolerability provide a strong rationale for clinical trials to test its efficacy to treat bipolar depression that could fast-track its repurposing to address such an unmet need as bipolar depression.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».