Multiple Adenosine-Dopamine (A2A-D2 Like) Heteroreceptor Complexes in the Brain and Their Role in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
In the 1980s and 1990s, the concept was introduced that molecular integration in the Central Nervous System could develop through allosteric receptor–receptor interactions in heteroreceptor complexes presents in neurons. A number of adenosine–dopamine heteroreceptor complexes were identified that lead to the A2A-D2 heteromer hypothesis of schizophrenia. The hypothesis is based on strong antagonistic A2A-D2 receptor–receptor interactions and their presence in the ventral striato-pallidal GABA anti-reward neurons leading to reduction of positive symptoms. Other types of adenosine A2A heteroreceptor complexes are also discussed in relation to this disease, such as A2A-D3 and A2A-D4 heteroreceptor complexes as well as higher order A2A-D2-mGluR5 and A2A-D2-Sigma1R heteroreceptor complexes. The A2A receptor protomer can likely modulate the function of the D4 receptors of relevance for understanding cognitive dysfunction in schizophrenia. A2A-D2-mGluR5 complex is of interest since upon A2A/mGluR5 coactivation they appear to synergize in producing strong inhibition of the D2 receptor protomer. For understanding the future of the schizophrenia treatment, the vulnerability of the current A2A-D2like receptor complexes will be tested in animal models of schizophrenia. A2A-D2-Simag1R complexes hold the highest promise through Sigma1R enhancement of inhibition of D2R function. In line with this work, Lara proposed a highly relevant role of adenosine for neurobiology of schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».