Ultra-low dose naltrexone enhances cannabinoid-induced antinociception
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
Both opioids and cannabinoids have inhibitory effects at micromolar doses, which are mediated by activated receptors coupling to Gi/o-proteins. Surprisingly, the analgesic effects of opioids are enhanced by ultra-low doses (nanomolar to picomolar) of the opioid antagonist, naltrexone. As opioid and cannabinoid systems interact, this study investigated whether ultra-low dose naltrexone also influences cannabinoid-induced antinociception. Separate groups of Long-Evans rats were tested for antinociception following an injection of vehicle, a sub-maximal dose of the cannabinoid agonist WIN 55 212-2, naltrexone (an ultra-low or a high dose) or a combination of WIN 55 212-2 and naltrexone doses. Tail-flick latencies were recorded for 3 h, at 10-min intervals for the first hour, and at 15-min intervals thereafter. Ultra-low dose naltrexone elevated WIN 55 212-2-induced tail flick thresholds without extending its duration of action. This enhancement was replicated in animals receiving intraperitoneal or intravenous injections. A high dose of naltrexone had no effect on WIN 55 212-2-induced tail flick latencies, but a high dose of the cannabinoid 1 receptor antagonist SR 141716 blocked the elevated tail-flick thresholds produced by WIN 55 212-2+ultra-low dose naltrexone. These data suggest a mechanism of cannabinoid-opioid interaction whereby activated opioid receptors that couple to Gs-proteins may attenuate cannabinoid-induced antinociception and/or motor functioning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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