Signaling-specific inhibition of the CB1 receptor for cannabis use disorder: phase 1 and phase 2a randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabis use disorder (CUD) is widespread, and there is no pharmacotherapy to facilitate its treatment. AEF0117, the first of a new pharmacological class, is a signaling-specific inhibitor of the cannabinoid receptor 1 (CB1-SSi). AEF0117 selectively inhibits a subset of intracellular effects resulting from Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) binding without modifying behavior per se. In mice and non-human primates, AEF0117 decreased cannabinoid self-administration and THC-related behavioral impairment without producing significant adverse effects. In single-ascending-dose (0.2 mg, 0.6 mg, 2 mg and 6 mg; n = 40) and multiple-ascending-dose (0.6 mg, 2 mg and 6 mg; n = 24) phase 1 trials, healthy volunteers were randomized to ascending-dose cohorts (n = 8 per cohort; 6:2 AEF0117 to placebo randomization). In both studies, AEF0117 was safe and well tolerated (primary outcome measurements). In a double-blind, placebo-controlled, crossover phase 2a trial, volunteers with CUD were randomized to two ascending-dose cohorts (0.06 mg, n = 14; 1 mg, n = 15). AEF0117 significantly reduced cannabis’ positive subjective effects (primary outcome measurement, assessed by visual analog scales) by 19% (0.06 mg) and 38% (1 mg) compared to placebo (P < 0.04). AEF0117 (1 mg) also reduced cannabis self-administration (P < 0.05). In volunteers with CUD, AEF0117 was well tolerated and did not precipitate cannabis withdrawal. These data suggest that AEF0117 is a safe and potentially efficacious treatment for CUD. ClinicalTrials.gov identifiers: NCT03325595 , NCT03443895 and NCT03717272 .
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».