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Enregistrement W4214889015 · doi:10.1017/s1092852922000116

Opioid antagonism mitigates antipsychotic-associated weight gain: focus on olanzapine

2022· review· en· W4214889015 sur OpenAlexafffund
Roger S. McIntyre, Leslie Citrome, Hannah Cummings, Mark S. Todtenkopf, Laura A. Tan, Marni White, Sarah Akerman

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAllerganHLS TherapeuticsBausch HealthH. Lundbeck A/SNational Eye InstituteAstellas PharmaCanadian Institutes of Health ResearchSunovionBiogenUniversity of ArizonaEisaiPurdue UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesNovo NordiskSanofiPfizerBristol-Myers SquibbEli Lilly and Company
Mots-clésNaltrexoneOpioidMedicinePharmacologyOpioid receptorAntipsychoticEndogenous opioidInternal medicineReceptorSchizophrenia (object-oriented programming)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The endogenous opioid system affects metabolism, including weight regulation. Evidence from preclinical and clinical studies provides a rationale for targeting this system to mitigate weight-related side effects of antipsychotics. This review describes the role of the opioid system in regulating weight and metabolism, examines the effects of opioid receptor antagonism on those functions, and explores the use of opioid antagonists to mitigate antipsychotic-associated weight gain and/or metabolic effects. METHODS: A PubMed literature search was conducted to identify representative opioid antagonists and associated preclinical and clinical studies examining their potential for the regulation of weight and metabolism. RESULTS: The mu opioid receptor (MOR), delta opioid receptor (DOR), and kappa opioid receptor (KOR) types have overlapping but distinct patterns of central and peripheral expression, and each contributes to the regulation of body weight and metabolism. Three representative opioid antagonists (eg, naltrexone, samidorphan, and LY255582) were identified for illustration. These opioid antagonists differed in their receptor binding and pharmacokinetic profiles, including oral bioavailability, systemic clearance, and half-life, and were associated with varying effects on food intake, energy utilization, and metabolic dysregulation. CONCLUSIONS: Preclinical and clinical data suggest that antagonism of the endogenous opioid system is a mechanism to address antipsychotic-associated weight gain and metabolic dysregulation. However, evidence suggests that the differing roles of MOR, DOR, and KOR in metabolism, together with the differences in receptor binding, pharmacokinetic, and functional activity profiles of the opioid receptor antagonists discussed in this review, likely contribute to their differential pharmacodynamic effects and clinical outcomes observed regarding antipsychotic-associated weight gain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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