Inhibitory effects of cannabidiol on voltage-dependent sodium currents
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa contains many related compounds known as phytocannabinoids. The main psychoactive and nonpsychoactive compounds are Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD), respectively. Much of the evidence for clinical efficacy of CBD-mediated antiepileptic effects has been from case reports or smaller surveys. The mechanisms for CBD's anticonvulsant effects are unclear and likely involve noncannabinoid receptor pathways. CBD is reported to modulate several ion channels, including sodium channels (Nav). Evaluating the therapeutic mechanisms and safety of CBD demands a richer understanding of its interactions with central nervous system targets. Here, we used voltage-clamp electrophysiology of HEK-293 cells and iPSC neurons to characterize the effects of CBD on Nav channels. Our results show that CBD inhibits hNav1.1–1.7 currents, with an IC 50 of 1.9–3.8 μm, suggesting that this inhibition could occur at therapeutically relevant concentrations. A steep Hill slope of ∼3 suggested multiple interactions of CBD with Nav channels. CBD exhibited resting-state blockade, became more potent at depolarized potentials, and also slowed recovery from inactivation, supporting the idea that CBD binding preferentially stabilizes inactivated Nav channel states. We also found that CBD inhibits other voltage-dependent currents from diverse channels, including bacterial homomeric Nav channel (NaChBac) and voltage-gated potassium channel subunit Kv2.1. Lastly, the CBD block of Nav was temperature-dependent, with potency increasing at lower temperatures. We conclude that CBD's mode of action likely involves 1) compound partitioning in lipid membranes, which alters membrane fluidity affecting gating, and 2) undetermined direct interactions with sodium and potassium channels, whose combined effects are loss of channel excitability.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 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.
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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 ».