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Enregistrement W2589970381 · doi:10.3389/fncel.2017.00037

Understanding the Role of GPCR Heteroreceptor Complexes in Modulating the Brain Networks in Health and Disease

2017· review· en· W2589970381 sur OpenAlexaff
Dasiel O. Borroto‐Escuela, Jens Carlsson, Manuel Narváez, Karolina Wydra, Alexander O. Tarakanov, Xiang Li, Carmelo Millón, Luca Ferraro, Riccardo Cuppini, Sergio Tanganelli, Fang Liu, Małgorzata Filip, Zaida Dı́az-Cabiale, Kjell Fuxé

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVetenskapsrådetHjärnfondenAFA Försäkring
Mots-clésGalaninNeuroscienceG protein-coupled receptorBiologyAutoreceptorChemistryReceptorNeuropeptideCell biologySignal transductionBiochemistryAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of allosteric receptor-receptor interactions in G protein-coupled receptor (GPCR) heteroreceptor complexes of the central nervous system (CNS) gave a new dimension to brain integration and neuropsychopharmacology. The molecular basis of learning and memory was proposed to be based on the reorganization of the homo- and heteroreceptor complexes in the postjunctional membrane of synapses. Long-term memory may be created by the transformation of parts of the heteroreceptor complexes into unique transcription factors which can lead to the formation of specific adapter proteins. The observation of the GPCR heterodimer network (GPCR-HetNet) indicated that the allosteric receptor-receptor interactions dramatically increase GPCR diversity and biased recognition and signaling leading to enhanced specificity in signaling. Dysfunction of the GPCR heteroreceptor complexes can lead to brain disease. The findings of serotonin (5-HT) hetero and isoreceptor complexes in the brain over the last decade give new targets for drug development in major depression. Neuromodulation of neuronal networks in depression via 5-HT, galanin peptides and zinc involve a number of GPCR heteroreceptor complexes in the raphe-hippocampal system: GalR1-5-HT1A, GalR1-5-HT1A-GPR39, GalR1-GalR2, and putative GalR1-GalR2-5-HT1A heteroreceptor complexes. The 5-HT1A receptor protomer remains a receptor enhancing antidepressant actions through its participation in hetero- and homoreceptor complexes listed above in balance with each other. In depression, neuromodulation of neuronal networks in the raphe-hippocampal system and the cortical regions via 5-HT and fibroblast growth factor 2 involves either FGFR1-5-HT1A heteroreceptor complexes or the 5-HT isoreceptor complexes such as 5-HT1A-5-HT7 and 5-HT1A-5-HT2A. Neuromodulation of neuronal networks in cocaine use disorder via dopamine (DA) and adenosine signals involve A2AR-D2R and A2AR-D2R-Sigma1R heteroreceptor complexes in the dorsal and ventral striatum. The excitatory modulation by A2AR agonists of the ventral striato-pallidal GABA anti-reward system via targeting the A2AR-D2R and A2AR-D2R-Sigma1R heteroreceptor complex holds high promise as a new way to treat cocaine use disorders. Neuromodulation of neuronal networks in schizophrenia via DA, adenosine, glutamate, 5-HT and neurotensin peptides and oxytocin, involving A2AR-D2R, D2R-NMDAR, A2AR-D2R-mGluR5, D2R-5-HT2A and D2R-oxytocinR heteroreceptor complexes opens up a new world of D2R protomer targets in the listed heterocomplexes for treatment of positive, negative and cognitive symptoms of 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations124
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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