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Enregistrement W4393010196 · doi:10.1111/jnc.16098

The emerging neuroimmune hypothesis of bipolar disorder: An updated overview of neuroimmune and microglial findings

2024· review· en· W4393010196 sur OpenAlexafffund
Adriano José Maia Chaves Filho, Capri Eyres, Leonie Blöbaum, Antonia Landwehr, Marie‐Ève Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity of British ColumbiaWomen's Health Research InstituteUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésNeuropathologyMicrogliaNeurosciencePopulationNeuroinflammationDiseaseImmune systemBiomarkerPsychologyInflammationBiologyMedicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bipolar disorder (BD) is a severe and multifactorial disease, with onset usually in young adulthood, which follows a progressive course throughout life. Replicated epidemiological studies have suggested inflammatory mechanisms and neuroimmune risk factors as primary contributors to the onset and development of BD. While not all patients display overt markers of inflammation, significant evidence suggests that aberrant immune signaling contributes to all stages of the disease and seems to be mood phase dependent, likely explaining the heterogeneity of findings observed in this population. As the brain's immune cells, microglia orchestrate the brain's immune response and play a critical role in maintaining the brain's health across the lifespan. Microglia are also highly sensitive to environmental changes and respond to physiological and pathological events by adapting their functions, structure, and molecular expression. Recently, it has been highlighted that instead of a single population of cells, microglia comprise a heterogeneous community with specialized states adjusted according to the local molecular cues and intercellular interactions. Early evidence has highlighted the contribution of microglia to BD neuropathology, notably for severe outcomes, such as suicidality. However, the roles and diversity of microglial states in this disease are still largely undermined. This review brings an updated overview of current literature on the contribution of neuroimmune risk factors for the onset and progression of BD, the most prominent neuroimmune abnormalities (including biomarker, neuroimaging, ex vivo studies) and the most recent findings of microglial involvement in BD neuropathology. Combining these different shreds of evidence, we aim to propose a unifying hypothesis for BD pathophysiology centered on neuroimmune abnormalities and microglia. Also, we highlight the urgent need to apply novel multi-system biology approaches to characterize the diversity of microglial states and functions involved in this enigmatic disorder, which can open bright perspectives for novel biomarkers and therapeutic discoveries.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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