Molecular Pathways, Neural Circuits and Emerging Therapies for Self-Injurious Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Nonsuicidal self-injurious behaviour (SIB) is a debilitating manifestation of physical aggression commonly observed across neurodevelopmental, psychiatric, and genetic disorders. This behaviour arises from a multifactorial aetiology involving genetic predispositions, epigenetic modifications, neurotransmitter dysregulation, and environmental stressors. Dysregulation in dopaminergic, serotonergic, glutamatergic, and GABAergic systems has been implicated in the pathophysiology of SIB, alongside structural and functional abnormalities within fronto-limbic-striatal circuits. These disruptions impair key processes, such as emotional regulation, reward processing, and behavioural inhibition, contributing to the emergence and reinforcement of SIB. Advances in preclinical research using genetic, lesion-based, pharmacological, and environmental animal models have been instrumental in elucidating the molecular and neurocircuitry underpinnings of SIB. Emerging neuromodulation therapies targeting critical nodes within the fronto-limbic-striatal network, particularly deep brain stimulation, have shown promise in treating severe, refractory SIB and improving quality of life. This review integrates current evidence from clinical studies, molecular research, and preclinical models to provide a comprehensive overview of the pathophysiology of SIB and therapeutic approaches. By focusing on the molecular mechanisms and neural circuits underlying SIB, we highlight the translational potential of emerging pharmacological and neuromodulatory therapies. A deeper understanding of these pathways will pave the way for precision-based interventions, bridging the gap between molecular research and clinical applications in SIB and related conditions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».