L-745,870 reduces the expression of abnormal involuntary movements in the 6-OHDA-lesioned rat
Notice bibliographique
Résumé
L-3,4-Dihydroxyphenylalanine (L-DOPA) is the most effective treatment for Parkinson's disease, but chronic administration is complicated by the development of dyskinesia. We have previously demonstrated that the dopamine D4 receptor antagonist L-745,870 reduces the severity of L-DOPA-induced dyskinesia in the 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-lesioned macaque without compromising L-DOPA antiparkinsonian benefits. In the current study, we have addressed the effects of L-745,870 on the expression of L-DOPA-induced abnormal involuntary movements (AIMs) in the 6-hydroxydopamine-lesioned rat. Rats were primed with repeated L-DOPA administration, after which acute challenges of L-DOPA/L-745,870 (vehicle, 0.1, 0.3 and 1 mg/kg) were administered, and AIMs were assessed. Rotarod performance and AIMs were assessed. In L-DOPA-primed rats, L-745,870 (1 mg/kg, but not lower doses) alleviated previously established AIMs (by 84%, P<0.001). Whereas rotarod performance was significantly improved by L-DOPA/vehicle treatment, L-DOPA/L-745,870 failed to improve rotarod performance (P>0.05), suggesting that, in contrast to the MPTP-lesioned macaque, L-745,870 reduces L-DOPA antiparkinsonian benefit in the rat model. Overall, these data suggest that L-745,870 may have a narrow therapeutic window as an antidyskinetic agent in advanced Parkinson's disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».