Repurposing glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists for the treatment of depression: A systematic review of preclinical, observational and clinical investigations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs), currently used for metabolic conditions, have demonstrated potential antidepressant effects via neuromodulatory pathways. This systematic review aims to provide evidence on the antidepressant effects of GLP-1 RAs and elucidate their underlying mechanism of action. METHODS: We examined studies that investigated the effect of GLP-1 RAs on depressive symptoms. A comprehensive search was performed, and articles were retrieved from MEDLINE, PubMed, and PsychINFO. Both animal and human studies were included. RESULTS: 18 preclinical studies, 5 observational studies, and 3 clinical studies were included in our systematic review. Among the preclinical studies, 15 out of 18 (83 %) reported significant antidepressant-like effects, associated with enhanced neuroplasticity, reduced neuroinflammation, and neurotransmitter alterations. Observational studies indicated mixed results, with 4 out of 5 studies reporting reductions in depressive symptoms. However, only 1 of the 3 clinical trials showed statistically significant antidepressant effects. DISCUSSION: GLP-1 RAs show promise as treatment for depression through multiple neuromodulatory mechanisms. While there is strong preclinical evidence, observational results are mixed, and clinical findings are still preliminary. There is a need for short and long-term studies to establish whether GLP-1 RAs are capable of treating and/or preventing depressive symptoms and episodes in adults with major depressive disorder (MDD).
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».