Human <i>in vivo</i> evidence of reduced astrocyte activation and neuroinflammation in patients with treatment‐resistant depression following electroconvulsive therapy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The current study aimed to investigate the neuroinflammatory hypothesis of depression and the potential anti-inflammatory effect of electroconvulsive therapy (ECT) in vivo, utilizing astrocyte-derived extracellular vesicles (ADEVs) isolated from plasma. METHODS: A total of 40 patients with treatment-resistant depression (TRD) and 35 matched healthy controls were recruited at baseline, and 34 patients with TRD completed the post-ECT visits. Blood samples were collected at baseline and post-ECT. Plasma ADEVs were isolated and confirmed, and the concentrations of two astrocyte markers (glial fibrillary acidic protein [GFAP] and S100β), an extracellular vesicle marker cluster of differentiation 81 (CD81), and nine inflammatory markers in ADEVs were measured as main analyses. In addition, correlation analysis was conducted between clinical features and ADEV protein levels as exploratory analysis. RESULTS: At baseline, the TRD group exhibited significantly higher levels of two astrocyte markers GFAP and S100β, as well as CD81 compared with the healthy controls. Inflammatory markers interferon γ (IFN-γ), interleukin (IL) 1β, IL-4, IL-6, tumor necrosis factor α, IL-10, and IL-17A were also significantly higher in the TRD group. After ECT, there was a significant reduction in the levels of GFAP, S100β, and CD81, along with a significant decrease in the levels of IFN-γ and IL-4. Furthermore, higher levels of GFAP, S100β, CD81, and inflammatory cytokines were associated with more severe depressive symptoms and poorer cognitive function. CONCLUSION: This study provides direct insight supporting the astrocyte activation and neuroinflammatory hypothesis of depression using ADEVs. ECT may exert an anti-inflammatory effect through inhibition of such activation of astrocytes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».