Antipsychotic‐induced DRD2 upregulation and its prevention by α‐lipoic acid in SH‐SY5Y Neuroblastoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Most antipsychotic (AP) drugs are dopamine (DA) D2 receptor (DRD2) antagonists and remain the main pharmacological treatment of schizophrenia. Long-term AP use can give rise to tardive dyskinesia. It has been reported that chronic treatment with APs induces DRD2 upregulation and oxidative stress, which have been associated with tardive dyskinesia. We showed previously that H₂O₂-induced oxidative stress increased DRD2 expression in human SH-SY5Y neuroblastoma cells. We report here the effects of AP drugs on DRD2 expression levels in the same cell line and the effects of the inhibition of oxidative phenomena by (±)-α-lipoic acid treatment. Haloperidol, a first-generation AP, induced an increase in DRD2 protein and mRNA levels, whereas amisulpride, a second-generation AP, had no significant effect. (±)-α-Lipoic acid pretreatment reversed the haloperidol-induced DRD2 upregulation in mRNA and protein levels. Furthermore, haloperidol induced a larger increase of oxidative stress biomarkers (protein carbonylation, lipid peroxidation, and superoxide anion production) than amisulpride. (±)-α-Lipoic acid also attenuated AP-induced oxidative stress. Inhibition of catecholamine synthesis by α-methyl-DL-tyrosine (AMPT) increased DRD2 expression and prevented further increase by APs. Our results suggest that haloperidol-induced DRD2 upregulation is linked to oxidative stress and provide potential mechanisms by which (±)-α-lipoic acid can be considered as a therapeutic agent to prevent and treat side effects related to the use of first-generation APs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».