Identification of minimum essential therapeutic mixtures from cannabis plant extracts by screening in cell and animal models of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Medicinal cannabis has shown promise for the symptomatic treatment of Parkinson’s disease (PD), but patient exposure to whole plant mixtures may be undesirable due to concerns around safety, consistency, regulatory issues, and psychoactivity. Identification of a subset of components responsible for the potential therapeutic effects within cannabis represents a direct path forward for the generation of anti-PD drugs. Using an in silico database, literature reviews, and cell based assays, GB Sciences previously identified and patented a subset of five cannabinoids and five terpenes that could potentially recapitulate the anti-PD attributes of cannabis. While this work represents a critical step towards harnessing the anti-PD capabilities of cannabis, polypharmaceutical drugs of this complexity may not be feasible as therapeutics. In this paper, we utilize a reductionist approach to identify minimal essential mixtures (MEMs) of these components that are amenable to pharmacological formulation. In the first phase, cell-based models revealed that the cannabinoids had the most significant positive effects on neuroprotection and dopamine secretion. We then evaluated the ability of combinations of these cannabinoids to ameliorate a 6-hydroxydopmamine (OHDA)-induced change in locomotion in larval zebrafish, which has become a well-established PD disease model. Equimolar mixtures that each contained three cannabinoids were able to significantly reverse the OHDA mediated changes in locomotion and other advanced metrics of behavior. Additional screening of sixty-three variations of the original cannabinoid mixtures identified five highly efficacious mixtures that outperformed the original equimolar cannabinoid MEMs and represent the most attractive candidates for therapeutic development. This work highlights the strength of the reductionist approach for the development of ratio-controlled, cannabis mixture-based therapeutics for the treatment of Parkinson’s disease.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».