Effect of glycine transporter 1 inhibition with bitopertin on parkinsonism and L-DOPA induced dyskinesia in the 6-OHDA-lesioned rat
Notice bibliographique
Résumé
Dyskinesia remains an unmet need in Parkinson's disease (PD). We have previously demonstrated that glycine transporter 1 (GlyT1) inhibition with ALX-5407 reduces dyskinesia and slightly improves parkinsonism in the 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-lesioned marmoset. Here, we sought to determine the effect of bitopertin, a clinically-tested GlyT1 inhibitor, on parkinsonism and dyskinesia in the 6-hydroxydopamine (6-OHDA)-lesioned rat. To do so, we assessed the effect of bitopertin on parkinsonism as monotherapy and as adjunct to a low dose of L-3,4-dihydroxyphenylalanine (L-DOPA). We then assessed the efficacy of bitopertin on dyskinesia in the context of acute challenge and chronic administration studies. Lastly, we evaluated whether de novo treatment with bitopertin, started concurrently with L-DOPA, would diminish the development of dyskinesia. We discovered that bitopertin (0.3 mg/kg), when administered alone, reduced the severity of parkinsonism by 35% (P < 0.01). As adjunct to a low dose of L-DOPA, bitopertin (3 mg/kg) enhanced the anti-parkinsonian effect of L-DOPA by 36% (P < 0.05). Moreover, the acute addition of bitopertin (0.03 mg/kg) to L-DOPA reduced dyskinesia by 27% (P < 0.001), and there was no tolerance to the anti-dyskinetic benefit after 4 weeks of daily administration. Lastly, bitopertin (0.03 mg/kg) started concurrently with L-DOPA, also attenuated the development of dyskinesia, by 33% (P < 0.01), when compared to L-DOPA alone. Our results suggest that GlyT1 inhibition may simultaneously reduce parkinsonism and L-DOPA-induced dyskinesia and represents a novel approach to treat, possibly prevent, motor complications in PD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».