Estrogenic modulation of brain activity: implications for schizophrenia and Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests the estrogens may play a role in various mental and neurodegenerative diseases. We review the evidence implicating estradiol in schizophrenia and Parkinson's disease. Epidemiologic and clinical studies on the effects of estrogens in schizophrenia are surveyed, and animal studies and in vitro models of the modulatory effects of estrogens on neurotransmitters associated with schizophrenia (i.e., dopamine, serotonin, glutamate) are reviewed. Epidemiologic and clinical data suggesting a role for estrogens in Parkinson's disease and in vivo and in vitro models demonstrating neuroprotective effects of estrogens are then examined. Despite the numerous animal studies on the effects of estrogens in the brain, clinical data are sparse and often contradictory. Compounds with more specific and potent estrogenic activity in the brain are required to further research efforts in this area. Possible candidates are the selective estrogen receptor modulators (SERMs), whose agonist or antagonist properties depend on the target tissue. The effects of various SERMs in the brain are reviewed, and our novel findings on the effects of SERMs on 5-HT2A receptors in the rat cortex and nucleus accumbens are presented. We suggest that drugs with estrogenic activity in the brain may have therapeutic potential, either by modulating brain neurotransmission or through neuroprotective activity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».