The Underlying Neurobiological Mechanisms of Psychosis: Focus on Neurotransmission Dysregulation, Neuroinflammation, Oxidative Stress, and Mitochondrial Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Psychosis, defined as a set of symptoms that results in a distorted sense of reality, is observed in several psychiatric disorders in addition to schizophrenia. This paper reviews the literature relevant to the underlying neurobiology of psychosis. The dopamine hypothesis has been a major influence in the study of the neurochemistry of psychosis and in development of antipsychotic drugs. However, it became clear early on that other factors must be involved in the dysfunction involved in psychosis. In the current review, it is reported how several of these factors, namely dysregulation of neurotransmitters [dopamine, serotonin, glutamate, and γ-aminobutyric acid (GABA)], neuroinflammation, glia (microglia, astrocytes, and oligodendrocytes), the hypothalamic-pituitary-adrenal axis, the gut microbiome, oxidative stress, and mitochondrial dysfunction contribute to psychosis and interact with one another. Research on psychosis has increased knowledge of the complexity of psychotic disorders. Potential new pharmacotherapies, including combinations of drugs (with pre- and probiotics in some cases) affecting several of the factors mentioned above, have been suggested. Similarly, several putative biomarkers, particularly those related to the immune system, have been proposed. Future research on both pharmacotherapy and biomarkers will require better-designed studies conducted on an all stages of psychotic disorders and must consider confounders such as sex differences and comorbidity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».