Genetics of dopamine receptors and drug addiction: a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Drug dependence is a chronic, relapsing disorder in which compulsive drug-seeking and drug-taking behaviours persist despite serious negative consequences. Addictive substances, such as opioids, ethanol, psychostimulants and nicotine, induce pleasant states or relieve distress, effects that contribute to their recreational use. Dopamine is critically involved in drug addiction processes. However, the role of the various dopaminergic receptor subtypes has been difficult to delineate. Here, we will review the information collected implicating the receptors of the D1 family (DRD1 and DRD5) and of the D2 family (DRD2, DRD3 and DRD4) in drug addiction. We will summarize the distribution of these receptors in the brain, the preclinical experiments carried out with pharmacological and transgenic approaches and the genetic studies carried out linking genetic variants of these receptors to drug addiction phenotypes. A meta-analysis of the studies carried out evaluating DRD2 and alcohol dependence is also provided, which indicates a significant association. Overall, this review indicates that different aspects of the addiction phenotype are critically influenced by dopaminergic receptors and that variants of those genes seem to influence some addiction phenotypes in humans.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».