Biomarkers for bipolar disorder: current insights
Notice bibliographique
Résumé
Angela Duong,1 Bushra Syed,1 Gustavo Scola2,3 1Department of Pharmacology and Toxicology, 2Department of Psychiatry, University of Toronto, 3Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, ON, Canada Abstract: Currently, there exists a lack of definitive diagnostic tools for neuropsychiatric disorders, particularly molecular markers that could help assess the illness and develop more personalized treatments for different disorders. Understanding of the neurobiology and potential novel treatments for bipolar disorder (BD), one of the most complex psychiatric illnesses, remains poor. This review aims to compile the most reproducible findings regarding the molecular, genetic, and structural changes that occur in BD. Neuroimaging studies have indicated alterations in neural circuits, disrupted white matter integrity, alterations in reward activation, and decreased gray matter (GM) volume. Genetic studies have identified variations in a number of genes that confer risk for BD development. Studies involving peripheral biomarkers include alterations in the levels of oxidative stress, inflammation, and neurotrophins. These potential molecular markers could be used as tools for diagnosis, to assess illness progression, and to help with the improvement of more specific and personalized treatments for patients with BD. Identification of biologically relevant markers could improve the quality of life of patients with BD and revolutionize public health. Keywords: biomarkers, neuroimaging, neural activation, gene regulation, microRNAs, oxidative stress, inflammation
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».