Opioid Antagonists and the A118G Polymorphism in the μ-Opioid Receptor Gene: Effects of GSK1521498 and Naltrexone in Healthy Drinkers Stratified by OPRM1 Genotype
Notice bibliographique
Résumé
The A118G single-nucleotide polymorphism (SNP rs1799971) in the μ-opioid receptor gene, OPRM1, has been much studied in relation to alcohol use disorders. The reported effects of allelic variation at this SNP on alcohol-related behaviors, and on opioid receptor antagonist treatments, have been inconsistent. We investigated the pharmacogenetic interaction between A118G variation and the effects of two μ-opioid receptor antagonists in a clinical lab setting. Fifty-six overweight and moderate-heavy drinkers were prospectively stratified by genotype (29 AA homozygotes, 27 carriers of at least 1 G allele) in a double-blind placebo-controlled, three-period crossover design with naltrexone (NTX; 25 mg OD for 2 days, then 50 mg OD for 3 days) and GSK1521498 (10 mg OD for 5 days). The primary end point was regional brain activation by the contrast between alcohol and neutral tastes measured using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Secondary end points included other fMRI contrasts, subjective responses to intravenous alcohol challenge, and food intake. GSK1521498 (but not NTX) significantly attenuated fMRI activation by appetitive tastes in the midbrain and amygdala. GSK1521498 (and NTX to a lesser extent) significantly affected self-reported responses to alcohol infusion. Both drugs reduced food intake. Across all end points, there was less robust evidence for significant effects of OPRM1 allelic variation, or for pharmacogenetic interactions between genotype and drug treatment. These results do not support strong modulatory effects of OPRM1 genetic variation on opioid receptor antagonist attenuation of alcohol- and food-related behaviors. However, they do support further investigation of GSK1521498 as a potential therapeutic for alcohol use and eating disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».