The Perinatal Microbiota-Gut-Brain Axis: Implications for Postpartum Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy and childbirth are accompanied by widespread maternal physiological adaptations and hormonal shifts that have been suggested to result in a period of vulnerability for the development of mood disorders such as postpartum depression (PPD). There is also evidence of peripartum changes in the composition of the gut microbiota, but the potential contribution of intestinal microbes to the adaptations, or subsequent vulnerabilities, during this period are unknown. SUMMARY: Here, we outline key pathways involved in peripartum adaptations including GABAergic signaling, oxytocin, and immunomodulation that are also associated with susceptibility to mood disorders and present evidence that these pathways are modulated by gut microbes. We also discuss the therapeutic potential of the microbiota-gut-brain axis in PPD and identify future directions for research to help realize this potential. KEY MESSAGES: Peripartum adaptations are associated with shifts in gut microbial composition. Disruption of GABAergic, oxytocin, and immunomodulatory pathways may contribute to vulnerability of mood disorders including PPD. These key adaptive pathways are modulated by intestinal microbes suggesting a role for the gut microbiota in determining susceptibility to PPD. More research is needed to confirm relationship between gut microbes and PPD and to gain the mechanistic understanding required to realize the therapeutic potential of microbiota-gut-brain axis in this mood disorder.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».