SLC Neurotransmitter Transporters as Therapeutic Targets for Alcohol Use Disorder: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol use disorder (AUD) is 1 of the most prevalent of all substance use disorders and contributes significantly to global disease burden. Despite its prevalence, <10% of individuals with AUD receive treatment. A significant barrier to receiving treatment is a lack of effective pharmacotherapies. While 3 medications have been approved by the FDA for AUD (disulfiram, acamprosate, naltrexone), their efficacy remains low. Furthermore, a number of undesirable side effects associated with these drugs further reduce patient compliance. Thus, research into new effective pharmacotherapies for AUD is warranted. Due to their involvement in regulating synaptic neurotransmitter levels, solute carrier (SLC) transporters could be targeted for developing effective treatment strategies for AUD. Indeed, a number of studies have shown beneficial reductions in alcohol consumption through the use of drugs that target transporters of dopamine, serotonin, glutamate, glycine, and GABA. The purpose of this narrative review is to summarize preclinical and clinical studies from the last 2 decades targeting SLC neurotransmitter transporters for the treatment of AUD. Limitations, as well as future directions for expanding this field, are also discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».