Direct Regulation of Hyperpolarization-Activated Cyclic-Nucleotide Gated (HCN1) Channels by Cannabinoids
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoids are a broad class of molecules that act primarily on neurons, affecting pain sensation, appetite, mood, learning, and memory. In addition to interacting with specific cannabinoid receptors (CBRs), cannabinoids can directly modulate the function of various ion channels. Here, we examine whether cannabidiol (CBD) and Δ9-tetrahydrocannabinol (THC), the most prevalent phytocannabinoids in Cannabis sativa , can regulate the function of hyperpolarization-activated cyclic-nucleotide-gated (HCN1) channels independently of CBRs. HCN1 channels were expressed in Xenopus oocytes since they do not express CBRs, and the effects of cannabinoid treatment on HCN1 currents were examined by a two-electrode voltage clamp. We observe opposing effects of CBD and THC on HCN1 current, with CBD acting to stimulate HCN1 function, while THC inhibited current. These effects persist in HCN1 channels lacking the cyclic-nucleotide binding domain (HCN1ΔCNBD). However, changes to membrane fluidity, examined by treating cells with TX-100, inhibited HCN1 current had more pronounced effects on the voltage-dependence and kinetics of activation than THC, suggesting this is not the primary mechanism of HCN1 regulation by cannabinoids. Our findings may contribute to the overall understanding of how cannabinoids may act as promising therapeutic molecules for the treatment of several neurological disorders in which HCN function is disturbed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».