Steroids‐Dopamine Interactions in the Pathophysiology and Treatment of CNS Disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dopamine cell loss is well documented in Parkinson's disease and dopamine hypofunction is proposed in certain depressive states. At the opposite, dopamine hyperactivity is an enduring theory in schizophrenia with extensive supporting evidence. AIMS: This article reviews the sex differences in these diseases that are the object of many studies and meta-analyses and could be explained by genetic differences but also an effect of steroids in the brain. This article then focuses on the extensive literature reporting on the effect of estrogens in these diseases and effects of the other ovarian hormone progesterone as well as androgens that are less documented. Moreover, dehydroepiandrosterone, the precursor of estrogens and androgens, shows effects on brain dopamine neurotransmission that are reviewed. To investigate the mechanisms implicated in the human findings, animal studies are reviewed showing effects of estrogens, progesterone, and androgens on various markers of dopamine neurotransmission under intact as well as lesioned conditions. DISCUSSION: For possible future avenues for hormonal treatments in these central nervous system diseases, we discuss the effects of selective estrogen receptor modulators (SERMs), the various estrogen receptors and their specific drugs as well as progesterone drugs. CONCLUSION: Clinical and experimental evidence supports a role of steroid-dopamine interactions in the pathophysiology of schizophrenia, depression and Parkinson's disease. Specific steroidal receptor agonists and SERMs are available for endocrine and cancer treatments and could find other applications as adjunct treatments in central nervous system diseases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».