Metabolic Side-Effects of the Novel Second-Generation Antipsychotic Drugs Asenapine and Iloperidone: A Comparison with Olanzapine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The second generation antipsychotic (SGA) drugs are widely used in psychiatry due to their clinical efficacy and low incidence of neurological side-effects. However, many drugs in this class cause deleterious metabolic side-effects. Animal models accurately predict metabolic side-effects for SGAs with known clinical metabolic liability. We therefore used preclinical models to evaluate the metabolic side-effects of glucose intolerance and insulin resistance with the novel SGAs asenapine and iloperidone for the first time. Olanzapine was used as a comparator. METHODS: Adults female rats were treated with asenapine (0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0 mg/kg), iloperidone (0.03, 0.5, 1.0, 5.0, 10.0 mg/kg) or olanzapine (0.1, 0.5, 1.5, 5.0, 10.0 mg/kg) and subjected to the glucose tolerance test (GTT). Separate groups of rats were treated with asenapine (0.1 and 1.0 mg/kg), iloperidone (1.0 and 10 mg/kg) or olanzapine (1.5 and 15 mg/kg) and tested for insulin resistance with the hyperinsulinemic-euglycemic clamp (HIEC). RESULTS: Asenapine showed no metabolic effects at any dose in either test. Iloperidone caused large and significant glucose intolerance with the three highest doses in the GTT, and insulin resistance with both doses in the HIEC. Olanzapine caused significant glucose intolerance with the three highest doses in the GTT, and insulin resistance with the higher dose in the HIEC. CONCLUSIONS: In preclinical models, asenapine shows negligible metabolic liability. By contrast, iloperidone exhibits substantial metabolic liability, comparable to olanzapine. These results emphasize the need for appropriate metabolic testing in patients treated with novel SGAs where current clinical data do not exist.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».