Metabolomic Fingerprint of Behavioral Changes in Response to Full-Spectrum Cannabis Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Numerous existing full-spectrum cannabis extract products have been used in clinical trials for the treatment of various diseases. Despite their efficacy, the clinical use of some of these full-spectrum cannabis extracts is limited by behavioral side effects such as cognitive dysfunction and impaired motor skills. To better understand what constitutes cannabis-induced behavioral effects, our objective was to identify a novel panel of blood-based metabolites that are predictive, diagnostic, and/or prognostic of behavioral effects. At 8 weeks of age, male rats were randomly assigned to groups and were gavage fed with full-spectrum cannabis extract (tetrahydrocannabinol/cannabidiol (THC/CBD) along with all other cannabis compounds, 15 mg/kg), broad-spectrum cannabis extract (CBD along with all other cannabis compounds, 15 mg/kg), or vehicle oil. Four hours after being gavage fed, behavioral assessments were determined using the open field test and the elevated plus maze. Following these assessments, serum was collected from all rats and the serum metabolites were identified and quantified by LC-MS/MS and 1H NMR spectroscopy. We found that only rats treated with full-spectrum cannabis extract exhibited behavioral changes. Compared to vehicle-treated and broad-spectrum extract-treated rats, full-spectrum extract-treated rats demonstrated higher serum concentrations of the amino acid phenylalanine and long-chain acylcarnitines, as well as lower serum concentrations of butyric acid and lysophosphatidylcholines. This unique metabolomic fingerprint in response to cannabis extract administration is linked to behavioral effects and may represent a biomarker profile of cannabis-induced behavioral changes. If validated, this work may allow a metabolomics-based decision tree that would aid in the rapid diagnosis of cannabis-induced behavioral changes including cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».