Effects of Ginkgo biloba Extract EGb 761, Donepezil and their Combination on Central Cholinergic Function in Aged Rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ginkgo extract EGb 761 and cholinesterase inhibitors have been shown to be effective in the treatment of dementia patients. In addition to neuroprotective effects, Ginkgo extract EGb 761 has been reported to elevate brain levels of certain neurotransmitters such as dopamine, noradrenaline, and acetylcholine. In the present study, we investigated the impact of EGb 761, donepezil and the combination of both drugs on the central cholinergic system in aged rats. METHODS: 24 month old rats received EGb 761 (100 mg/kg/day), donepezil (1.5 mg/kg/day), the combination of both drugs or vehicle control by oral gavage for 14 days. We used microdialysis in rat hippocampus to monitor extracellular concentrations of acetylcholine (ACh), choline, glucose and lactate. Brain homogenates were prepared to measure activities of acetylcholinesterase (AChE), choline acetyltransferase (ChAT) and high affinity choline uptake (HACU). RESULTS: While EGb 761 alone had no effect, donepezil and the combination of donepezil and EGb 761 increased basal ACh levels by 2- to 3-fold. Concomitantly, significant reductions of AChE and HACU were measured in both groups. No differences were seen between donepezil and the combination in these parameters. Treatment with EGb 761 decreased extracellular choline release and showed a tendency to moderately elevate ChAT activity. CONCLUSIONS: We found that donepezil and EGb 761 do not display a pharmacological interaction when given together. Adding EGb 761 did not modify the effects of donepezil on the hippocampal cholinergic system. Reduced choline levels indicate neuroprotective properties of EGb 761. Therefore, the combination of EGb 761 and donepezil may be beneficial in the treatment of Alzheimer's disease (AD). This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 ».