Single and Synergistic Effects of Cannabidiol and Δ-9-Tetrahydrocannabinol on Zebrafish Models of Neuro-Hyperactivity
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to investigate the effect of the two main active cannabinoids extracted from cannabis: Δ-9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) on two distinct behavioural models of induced neuro-hyperactivity. We have taken advantage of two previously developed zebrafish models of neuro-hyperactivity: a chemically induced pentylenetetrazole model and a genetic model caused by loss-of-function mutations in the GABA receptor subunit alpha 1 (GABRA1-/-). Both CBD and THC have a significant effect on the behavioural changes induced by both models. Importantly, we have also shown that when applied together at different ratios of THC to CBD (1:1, 1:5 and 1:10) there was a synergistic effect at a ratio of 1:1. This was particularly important for the genetically-induced neuro-hyperactivity as it brought the concentrations of THC and CBD required to oppose the induced behavioural changes to levels that had much less of an effect on baseline larval behavior. The results of this study help to validate the ability of THC and CBD to oppose neuro-hyperactivity linked to seizure modalities. Additionally, it appears that individually, each cannabinoid may be more effective against the chemically induced model than against the GABRA1-/- transgenic model. However, when applied together, the concentration of each compound required to oppose the GABRA1-/- light induced activity was lowered. This is of particular interest since the use of cannabinoids as therapeutics can be dampened by their side effect profile. Reducing the level of each cannabinoid required may help to prevent off target effects that lead to side effects. Additionally, this study provides a validation of the complimentary nature of the two zebrafish models and sets a platform for future work with cannabinoids, in particular in the context of neuro-hyperactivity disorders such as epilepsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».