Activation of the interleukin-23/Th17 axis in major depression: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The interleukin-23/Th17 axis is a promising modifiable target for depression. However, its association with depression has not been systematically evaluated. We systematically searched four databases (EMBASE, Web of Science, Pubmed and PsycINFO) for studies comparing patients with major depression and healthy controls for plasma/serum levels of Th17 cells and their canonical cytokines (interleukin-17A [IL-17A], IL-22, granulocyte macrophage colony stimulating factor [GM-CSF]). We also compared counts of Th1, Th2 and Th9 cells between depressed/non-depressed patients and their respective canonical cytokines. We performed random-effects meta-analysis of the standardised mean difference (SMD) in immune measures between groups. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Of 3154 studies screened, 36 studies were included in meta-analysis. Patients with depression had elevated IL-17A compared to controls (SMD = 0.80 [95% CI 0.03 to 1.58], p = 0.042), an association moderated by antidepressant use (Z = 2.12, p = 0.034). Patients with depression had elevated GM-CSF (SMD = 0.54 [95% CI 0.16 to 0.91], p = 0.0047), and a trend towards higher Th17 counts (SMD = 0.44 [- 0.01 to 0.88], p = 0.052). Whilst the Th2-associated cytokine IL-5 was elevated in depression (SMD = 0.36 [95% CI 0.05 to 0.66], p = 0.02), Th2 cell counts (p = 0.97), Th1 cell counts (p = 0.17) and interferon-γ (p = 0.22) were not. Data for Th9 cells, IL-9 and IL-22 were insufficient for meta-analysis. Respectively, 22, 25 and 5 studies were good, fair and poor in quality. Patients with major depression show peripheral over-activation of the IL-23/Th17 axis. Future interventional studies should test whether this is a modifiable target for 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».