Disrupting the α7nAChR–NR2A protein complex exerts antidepressant-like effects
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is associated with significant morbidity and mortality. Most antidepressant medications target the serotonin and norepinephrine transporters, but a significant minority of patients do not respond to treatment and novel therapeutic targets are needed. We previously identified a protein complex composed of the α7 nicotinic acetylcholine receptor (nAChR) and NMDA glutamate receptors (NMDARs), through which α7nAChR upregulates NMDAR function. Disruption of the α7nAChR-NMDAR complex with an interfering peptide blocked α7nAChR-mediated upregulation of NMDAR function and cue-induced reinstatement of nicotine seeking in rat models of relapse. Here we report that disrupting the α7nAChR-NMDAR complex with the interfering peptide also has antidepressant-like effects in the forced swim test (FST), a common rat behaviour screening test for antidepressant effects. Furthermore, the interfering peptide significantly increases extracellular signal-regulated kinase (ERK) activity in the animals subjected to the FST. Our results provide a novel potential therapeutic target for the development of new antidepressant medications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».