In vitro and in vivo pharmacological activity of minor cannabinoids isolated from Cannabis sativa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cannabis sativa plant contains more than 120 cannabinoids. With the exceptions of ∆ 9 -tetrahydrocannabinol (∆ 9 -THC) and cannabidiol (CBD), comparatively little is known about the pharmacology of the less-abundant plant-derived (phyto) cannabinoids. The best-studied transducers of cannabinoid-dependent effects are type 1 and type 2 cannabinoid receptors (CB1R, CB2R). Partial agonism of CB1R by ∆ 9 -THC is known to bring about the ‘high’ associated with Cannabis use, as well as the pain-, appetite-, and anxiety-modulating effects that are potentially therapeutic . CB2R activation by certain cannabinoids has been associated with anti-inflammatory activities. We assessed the activity of 8 phytocannabinoids at human CB1R, and CB2R in Chinese hamster ovary (CHO) cells stably expressing these receptors and in C57BL/6 mice in an attempt to better understand their pharmacodynamics. Specifically, ∆ 9 -THC, ∆ 9 -tetrahydrocannabinolic acid (∆ 9 -THCa), ∆ 9 -tetrahydrocannabivarin (THCV), CBD, cannabidiolic acid (CBDa), cannabidivarin (CBDV), cannabigerol (CBG), and cannabichromene (CBC) were evaluated. Compounds were assessed for their affinity to receptors, ability to inhibit cAMP accumulation, βarrestin2 recruitment, receptor selectivity, and ligand bias in cell culture; and cataleptic, hypothermic, anti-nociceptive, hypolocomotive, and anxiolytic effects in mice. Our data reveal partial agonist activity for many phytocannabinoids tested at CB1R and/or CB2R, as well as in vivo responses often associated with activation of CB1R. These data build on the growing body of literature showing cannabinoid receptor-dependent pharmacology for these less-abundant phytocannabinoids and are critical in understanding the complex and interactive pharmacology of Cannabis -derived molecules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».