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Enregistrement W2533364327 · doi:10.1038/tp.2016.195

Cannabidiol is a partial agonist at dopamine D2High receptors, predicting its antipsychotic clinical dose

2016· article· en· W2533364327 sur OpenAlexaff
Philip Seeman

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabidiolDopamine receptor D2Partial agonistDopaminePharmacologyDopamine receptorAgonistDopamine agonistEndogenous agonistAntipsychoticReceptorDomperidoneDopaminergicChemistryInternal medicineMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Dopamine receptor D1Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although all current antipsychotics act by interfering with the action of dopamine at dopamine D2 receptors, two recent reports showed that 800 to 1000 mg of cannabidiol per day alleviated the signs and symptoms of schizophrenia, although cannabidiol is not known to act on dopamine receptors. Because these recent clinical findings may indicate an important exception to the general rule that all antipsychotics interfere with dopamine at dopamine D2 receptors, the present study examined whether cannabidiol acted directly on D2 receptors, using tritiated domperidone to label rat brain striatal D2 receptors. It was found that cannabidiol inhibited the binding of radio-domperidone with dissociation constants of 11 nm at dopamine D2High receptors and 2800 nm at dopamine D2Low receptors, in the same biphasic manner as a dopamine partial agonist antipsychotic drug such as aripiprazole. The clinical doses of cannabidiol are sufficient to occupy the functional D2High sites. it is concluded that the dopamine partial agonist action of cannabidiol may account for its clinical antipsychotic effects.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations172
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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