Severe Mental Illness as a Multisystem Metabolic Disorder From Brain to Body and Back Again
Notice bibliographique
Résumé
Severe mental illnesses (SMIs), such as schizophrenia and bipolar disorder, are traditionally conceptualized as disorders of the central nervous system (CNS). Growing evidence, however, suggests that SMIs may be better understood as multisystem disorders, characterized by metabolic and immune dysregulation affecting both brain and body. In this chapter, the hypothesis that psychiatric symptoms may emerge because of systemic metabolic dysfunction is explored. Evidence is presented to show that metabolic abnormalities—including insulin resistance, dysglycemia, and immune activation—are present from onset of SMI, and that these abnormalities may contribute to core psychiatric symptoms such as amotivation, cognitive impairment, anhedonia, and neurovegetative alterations. The role of insulin and cytokine signaling pathways is discussed, with a focus on their reciprocal influence across the CNS and peripheral organs, and the potential intrinsic and extrinsic modulators of these pathways, including sex, stress, and nutrition, are outlined. A conceptual framework is proposed in which SMIs are understood as manifestations of dysregulated energy allocation and metabolic stress. Finally, a research strategy is outlined to investigate peripheral metabolic signatures as tools for stratification, prognosis, and treatment in SMIs, with the goal of advancing a precision medicine approach to psychiatric care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».