Extractions of Medical Cannabis Cultivars and the Role of Decarboxylation in Optimal Receptor Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Phytocannabinoids, characteristic compounds produced by medical cannabis, interact with cannabinoid (CB) receptors (CB1 and CB2) as well as other receptor systems to exhibit their corresponding pharmacological effects. In their natural form, CBs such as Δ 9 -tetrahydrocannabinolic acid and cannabidiolic acid are inactive at these receptors, while their decarboxylated forms (Δ 9 -tetrahydrocannabinol and cannabidiol, respectively) are potent ligands at CB receptors. Thus, extraction and processing of medical cannabis for active constituents are important. Purpose and Methods: Patients consuming medical cannabis often have limited alternative treatment options and in recent years, medical cannabis extracts have been popular as a substitute for dried cannabis plants, despite limited studies on these derivatives. We investigated three disparate cannabis cultivars and compared four chemical extraction methods head to head, viz. Soxhlet, ultrasound-assisted supercritical fluid, and microwave-assisted extractions, for their efficiency. We further characterized the chemical compositions of these extracts. Results: Microwave extraction consistently produced completely decarboxylated phytocannabinoid extracts. Factors such as temperature and exposure time play important roles in the decarboxylation of phytocannabinoids, thereby generating pharmacologically active CBs, and these conditions may differ for each cannabis cultivar. Conclusion: Chemical consistency and potency due to active compounds are in turn important in producing consistent and reliable medical cannabis extracts and their derivatives. These processes must be subject to higher levels of scientific rigor as the patient population around the world are seeking the help of such extracts for various clinical conditions, and as medical cannabis industry is receiving acceptance in various countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».