Protein Interactions with Dopamine Receptors as Potential New Drug Targets for Treating Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
One strategy for developing new treatments is to focus on the neural signaling pathways implicated in the pathophysiology of schizophrenia. Dysfunction within the dopamine neurotransmitter system has been widely linked to the pathophysiology of schizophrenia. The classical target of existing antipsychotic medications for schizophrenia is the D2 dopamine receptor (D2R). Most effective antipsychotics for schizophrenia principally antagonize the D2R subtype. The dopamine receptor family is a functionally diverse class of G-protein-coupled receptors (GPCR), present throughout the nervous system. The classical view of GPCR function is that downstream effects are mediated almost exclusively by G-protein-dependent pathways. The recent discovery of interactions between the dopamine receptors and various other receptors and regulatory proteins points to alternative signaling routes. Using yeast two-hybrid, co-immunoprecipitation, glutathione-S-transferase pull-down, and in vitro binding assays, more than 20 dopamine receptor interacting proteins have been determined, many of which are relevant to schizophrenia. These proteins selectively regulate specific signaling pathways and functions of dopamine receptors via protein–protein interactions, without affecting other signaling pathways and dopamine receptor functions. Thus, targeting protein–protein interactions represents a promising alternative treatment strategy for schizophrenia, which might avoid the side-effects of existing antipsychotics that simply block the ligand-binding site of the dopamine receptor. In this chapter, we discuss the proteins that interact with dopamine receptors, regulatory mechanisms for these interactions, and promising avenues for future research into novel drugs for schizophrenia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».