Inhibition of GSK3 by lithium, from single molecules to signaling networks
Notice bibliographique
Résumé
For more than 60 years, the mood stabilizer lithium has been used alone or in combination for the treatment of bipolar disorder, schizophrenia, depression, and other mental illnesses. Despite this long history, the molecular mechanisms trough which lithium regulates behavior are still poorly understood. Among several targets, lithium has been shown to directly inhibit glycogen synthase kinase 3 alpha and beta (GSK3α and GSK3β). However in vivo, lithium also inhibits GSK3 by regulating other mechanisms like the formation of a signaling complex comprised of beta-arrestin 2 (βArr2) and Akt. Here, we provide an overview of in vivo evidence supporting a role for inhibition of GSK3 in some behavioral effects of lithium. We also explore how regulation of GSK3 by lithium within a signaling network involving several molecular targets and cell surface receptors [e.g., G protein coupled receptors (GPCRs) and receptor tyrosine kinases (RTKs)] may provide cues to its relative pharmacological selectivity and its effects on disease mechanisms. A better understanding of these intricate actions of lithium at a systems level may allow the rational development of better mood stabilizer drugs with enhanced selectivity, efficacy, and lesser side effects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».