Effect of ketamine and esketamine on RNA expression and its relevance for depression: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Treatment-resistant depression (TRD) remains a challenge in psychiatry, necessitating novel therapeutic strategies beyond traditional monoaminergic antidepressants. Ketamine and its S-enantiomer esketamine have demonstrated rapid and robust antidepressant effects in TRD, probably through mechanisms involving glutamatergic modulation, neuroplasticity, and anti-inflammatory properties. However, the molecular underpinnings of these effects are not yet understood. This systematic review aimed to synthesize evidence from human and in vitro studies evaluating transcriptional changes associated with ketamine and esketamine treatment, to identify potential biomarkers and clarify molecular pathways relevant to their antidepressant properties. A systematic search conducted on PubMed and Scopus identified 12 studies assessing RNA expression following ketamine or esketamine treatment in patients with unipolar or bipolar depression or in human-derived cell models. Eligibility and quality were evaluated using PRISMA guidelines and a modified version of Downs and Black checklist. Twelve studies met inclusion criteria, only one of which explored the effect of esketamine, while all others focused on racemic ketamine. Five studies examined peripheral blood gene expression in patients with TRD, while seven assessed mRNA changes in vitro using human-derived cells. Transcriptome and candidate gene expression studies revealed modulation of genes and pathways related to glutamatergic signaling (GRM2, GRIN2D), immune regulation (STAT3, CCL22, IL6), and neuroplasticity (IGF2). No consistent peripheral biomarkers emerged, but transcriptional profiling revealed dynamic molecular responses to ketamine and esketamine. Ketamine and esketamine induce diverse transcriptional changes implicating neuroplastic, inflammatory, and metabolic pathways. Transcriptomic profiling offers a promising approach for uncovering biomarkers and mechanisms of antidepressant response, warranting further multi-omics, large-scale studies.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».