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Enregistrement W4324147331 · doi:10.3390/molecules28062624

The Effect of Combined Treatment of Psilocybin and Eugenol on Lipopolysaccharide-Induced Brain Inflammation in Mice

2023· article· en· W4324147331 sur OpenAlexafffund
Timur Zanikov, Marta Gerasymchuk, Esmaeel Ghasemi Gojani, Gregory Ian Robinson, Shima Asghari, Alyssa Groves, Lucie Haselhorst, Sanjana Nandakumar, Cora Stahl, Mackenzie Cameron, Dongping Li, Rocio Rodriguez‐Juarez, Alexandra Snelling, Darryl Hudson, Anna Fiselier, Olga Kovalchuk, Igor Kovalchuk

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of Lethbridge
Mots-clésPsilocybinPharmacologyEugenolInflammationLipopolysaccharideTumor necrosis factor alphaIntraperitoneal injectionWestern blotMedicineChemistryHallucinogenInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammation is an organism’s biological defense mechanism. Acute and chronic inflammation of the body triggers the production of pro- and anti-inflammatory pathways that can affect the content of cytokines in the brain and thus cause brain inflammation. Disorders such as depression and posttraumatic stress disorder (PTSD) are often associated with elevated inflammation. Recently, positive and promising clinical results of psilocybin for the treatment of depression and PTSD were reported. Thus, we decided to test whether psilocybin alone or in combination with eugenol, an anti-inflammatory and antioxidant agent, would prevent the increase in or decrease the content of cytokines in the brain of C57BL/6J mice injected with lipopolysaccharides (LPS). Two experiments were performed, one with pre-treatment of mice through gavage with psilocybin (0.88 mg/kg), eugenol (17.6 mg/kg), or combinations of psilocybin and eugenol (1:10, 1:20, or 1:50), followed by intraperitoneal injection of LPS, and the second, post-treatment, with initial injection with LPS, followed by treatment with psilocybin, eugenol, or their combination. Brain tissues were collected, and cytokines were analyzed by qRT-PCR, Western blot, and ELISA. Data were analyzed with a one-way ANOVA followed by Tukey’s post hoc test or with multiple unpaired t-tests. LPS upregulated mRNA expression of COX-2, TNF-α, IL-1β, and IL-6. All pre-treatments decreased the expression of COX-2 and TNF-α, with psilocybin alone and in 1:50 combination, with eugenol being the most effective. In the post-treatment, all combinations of psilocybin and eugenol were effective in reducing inflammation, with the 1:50 ratio displaying the most prominent results in reducing the mRNA content of tested cytokines. Western blot analysis confirmed the effect on COX-2 and IL-1β proteins. Finally, the ELISA showed that post-treatment with psilocybin + eugenol (1:50) demonstrated the best results, decreasing the expression of multiple markers including IL-6 and IL-8. This demonstrates the anti-inflammatory effects of a combination of psilocybin and eugenol in the brain of animals with systemically induced inflammation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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