Molecular Pathways of the Therapeutic Effects of Ayahuasca, a Botanical Psychedelic and Potential Rapid-Acting Antidepressant
Notice bibliographique
Résumé
Ayahuasca is a psychoactive brew traditionally used in indigenous and religious rituals and ceremonies in South America for its therapeutic, psychedelic, and entheogenic effects. It is usually prepared by lengthy boiling of the leaves of the bush Psychotria viridis and the mashed stalks of the vine Banisteriopsis caapi in water. The former contains the classical psychedelic N,N-dimethyltryptamine (DMT), which is thought to be the main psychoactive alkaloid present in the brew. The latter serves as a source for β-carbolines, known for their monoamine oxidase-inhibiting (MAOI) properties. Recent preliminary research has provided encouraging results investigating ayahuasca’s therapeutic potential, especially regarding its antidepressant effects. On a molecular level, pre-clinical and clinical evidence points to a complex pharmacological profile conveyed by the brew, including modulation of serotoninergic, glutamatergic, dopaminergic, and endocannabinoid systems. Its substances also interact with the vesicular monoamine transporter (VMAT), trace amine-associated receptor 1 (TAAR1), and sigma-1 receptors. Furthermore, ayahuasca’s components also seem to modulate levels of inflammatory and neurotrophic factors beneficially. On a biological level, this translates into neuroprotective and neuroplastic effects. Here we review the current knowledge regarding these molecular interactions and how they relate to the possible antidepressant effects ayahuasca seems to produce.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».