The exploration of pioglitazone’s potential as a pharmacotherapy option for drug addiction
Notice bibliographique
Résumé
Pioglitazone is a selective agonist for peroxisome proliferatoractivated receptor gamma (PPARγ) that is currently used for the treatment of type 2 diabetes mellitus. However, recent evidence suggests that the PPARγ pathway may be a promising novel target for drug addiction therapy. There has been considerable evidence with preclinical models of addiction that support pioglitazone’s therapeutic potential for opioid, alcohol, methamphetamine, and cocaine dependence. Although the precise mechanisms remain unclear, these preclinical studies suggest that pioglitazone blocks the excitation of ventral tegmental area dopamine signaling, which is associated with the addictive properties of abused drugs. Recently, clinical studies have also emerged to investigate the role of pioglitazone for drug addiction in humans. Clinical evidence supports preclinical findings that pioglitazone may indeed be beneficial for the treatment of cocaine dependence. Other clinical evidence suggests that pioglitazone may also be effective for nicotine addiction. Further clinical research is needed to investigate pioglitazone’s effects in opioid, alcohol, and methamphetamine addiction. Pioglitazone also has a favourable and safe profile. These findings suggest that pioglitazone may be a novel treatment option for drug dependence in the future. Due to its status as a medication approved by the Food and Drug Administration, there is a potential for accelerated establishment of pioglitazone as an addiction treatment method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».