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Enregistrement W4392848739 · doi:10.1503/jpn.230112

Advances in the understanding of the pathophysiology of schizophrenia and bipolar disorder through induced pluripotent stem cell models

2024· review· en· W4392848739 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Perrottelli, Francesco Flavio Marzocchi, Edoardo Caporusso, Giulia Maria Giordano, Luigi Giuliani, Antonio Melillo, Pasquale Pezzella, Paola Bucci, Armida Mucci, Silvana Galderisi

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Induced pluripotent stem cellBipolar disorderNeuroscienceDiseasePsychologyPsychiatryMedicineBiologyCognitionEmbryonic stem cellPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathophysiology of schizophrenia and bipolar disorder involves a complex interaction between genetic and environmental factors that begins in the early stages of neurodevelopment. Recent advancements in the field of induced pluripotent stem cells (iPSCs) offer a promising tool for understanding the neurobiological alterations involved in these disorders and, potentially, for developing new treatment options. In this review, we summarize the results of iPSC-based research on schizophrenia and bipolar disorder, showing disturbances in neurodevelopmental processes, imbalance in glutamatergic-GABAergic transmission and neuromorphological alterations. The limitations of the reviewed literature are also highlighted, particularly the methodological heterogeneity of the studies, the limited number of studies developing iPSC models of both diseases simultaneously, and the lack of in-depth clinical characterization of the included samples. Further studies are needed to advance knowledge on the common and disease-specific pathophysiological features of schizophrenia and bipolar disorder and to promote the development of new treatment options.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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