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Enregistrement W2378219007 · doi:10.1039/9781782622499-00202

Protein Interactions with Dopamine Receptors as Potential New Drug Targets for Treating Schizophrenia

2015· book-chapter· en· W2378219007 sur OpenAlexaff
Ping Su, Albert H.C. Wong, Fang Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopamine receptor D2DopamineG protein-coupled receptorDopamine receptorD2-like receptorReceptorNeuroscienceBiologyDopamine receptor D3D1-like receptorSignal transductionSchizophrenia (object-oriented programming)PharmacologyCell biologyMedicineBiochemistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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