Plasma Endocannabinoid Alterations in Individuals with Substance Use Disorder are Dependent on the “Mirror Effect” of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex psychiatric disorder strongly associated with substance use disorders. Theoretically, schizophrenia and SUD may share endocannabinoid alterations in the brain reward system. The main endocannabinoids, anandamide, and 2-arachidonoylglycerol, are lipids which bind cannabinoid receptors. Oleoylethanolamide (OEA), a fatty-acid ethanolamide, binds peroxisome proliferator-activated receptors. The endocannabinoid system has been shown to be impaired in schizophrenia, and recently, our group has shown that schizophrenia patients with SUD have elevated peripheral levels of anandamide and OEA that do not normalize after 3-month treatment with quetiapine. Objective For comparative purposes, we aimed to measure endocannabinoids in non-psychosis substance abusers and non-abusing schizophrenia patients. Methods Using liquid chromatography and mass spectrometry, we measured plasma levels of anandamide and OEA in non-psychosis SUD patients, non-abusing schizophrenia patients, and healthy controls. In an open-label manner, all patients received 12-week treatment with quetiapine. Results Anandamide and OEA were reduced in substance abusers without schizophrenia, relative to healthy controls (p < 0.05). Both endocannabinoids were unchanged in non-abusing schizophrenia patients. After quetiapine, anandamide, and OEA levels remained significantly reduced the SUD group (p < 0.05). Discussion Taken together with results of our previous study performed in dual-diagnosis patients, our results suggest that peripheral anandamide and OEA levels are impaired in patients with SUD in opposite ways according to the presence or absence of schizophrenia. Endocannabinoid alterations did not change with treatment, suggesting that they are trait markers. Further studies are necessary to understand the role of endocannabinoids in substance abusers with and without schizophrenia and to examine therapeutic implications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».