Adverse effects of Δ9-tetrahydrocannabinol on neuronal bioenergetics during postnatal development
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing societal changes in views on the medical and recreational roles of cannabis increased the use of concentrated plant extracts with a Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) content of more than 90%. Even though prenatal THC exposure is widely considered adverse for neuronal development, equivalent experimental data for young age cohorts are largely lacking. Here, we administered plant-derived THC (1 or 5 mg/kg) to mice daily during P5-P16 and P5-P35 and monitored its effects on hippocampal neuronal survival and specification by high-resolution imaging and iTRAQ proteomics, respectively. We found that THC indiscriminately affects pyramidal cells and both cannabinoid receptor 1+ (CB1R)+ and CB1R- interneurons by P16. THC particularly disrupted the expression of mitochondrial proteins (complexes I-IV), a change that had persisted even 4 months after the end of drug exposure. This was reflected by a THC-induced loss of membrane integrity occluding mitochondrial respiration and could be partially or completely rescued by pH stabilization, antioxidants, bypassed glycolysis, and targeting either mitochondrial soluble adenylyl cyclase or the mitochondrial voltage-dependent anion channel. Overall, THC exposure during infancy induces significant and long-lasting reorganization of neuronal circuits through mechanisms that, in large part, render cellular bioenergetics insufficient to sustain key developmental processes in otherwise healthy neurons.
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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) | 0,000 | 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 ».