Neuroinflammation and insulin resistance in major depression and bipolar disorder: Implications for clinical trials evaluating immunometabolic targeted therapies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder (BD) and major depressive disorder (MDD) are highly prevalent, disabling psychiatric illnesses marked by substantial heterogeneity and frequent metabolic and inflammatory comorbidities. Growing evidence implicates low-grade inflammation, immune dysregulation, and insulin resistance (IR) in the pathophysiology, progression, and treatment response of mood disorders. While numerous clinical trials have investigated immunometabolic targeted interventions, outcomes have been inconsistent, due to limited stratification of participants based on underlying biology. This perspective paper aims to identify practical biomarkers and biosignatures to guide patient selection and optimize immunometabolic trial design. We summarize evidence linking neuroinflammation and IR to illness burden, discuss clinical trials targeting these mechanisms, and highlight emerging markers, including extracellular vesicles, monocyte gene expression profiles, and neuron-derived vesicle signatures of IR. No single validated biomarker for identification of immunometabolic phenotype currently exists, but multimodal biosignatures combining genetic, epigenetic, proteomic, and clinical features offer a pragmatic empirical path forward. Integrating these markers with advanced analytic approaches, such as machine learning, holds promise for identifying biologically coherent subgroups most likely to benefit from targeted immunometabolic interventions, accelerating precision medicine for BD and MDD.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle