Balancing Therapeutic Efficacy and Safety of MDMA and Novel MDXX Analogues as Novel Treatments for Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) encompasses a range of neurodevelopmental syndromes diagnostically characterized by deficits in social communication and social interaction and repetitive, inflexible patterns of behaviors, interests, and thoughts. ASD affects people worldwide, irrespective of race, ethnicity, or socio-economic status, with debilitating effects on employment and interpersonal relationships. Though the atypical antipsychotics aripiprazole and risperidone are approved to treat irritability associated with ASD, these drugs may elicit treatment-limiting adverse effects, such as suicidal ideation, sedation, diarrhea, loss of appetite, dizziness, and weight gain. However, there are no approved pharmacotherapeutics for global symptoms of ASD, and better treatments are needed. Drugs with pro-social effects, such as 3,4-methylenedioxymethamphetamine (MDMA) and its analogues, may be beneficial here, as social anxiety and social avoidance are major complications of ASD that adversely impact the quality of life for sufferers and caregivers. This review describes the complex pharmacology of methylenedioxy amphetamine analogues (hereafter referred to as MDXX drugs), focusing on MDMA and 3,4-methylenedioxy-N-methyl-α-ethylphenylethylamine (MBDB) and how they may help treat ASD. Specifically, we address the roles of various drug-binding sites, metabolic enzymes, and chemical structure-activity relationships that mediate these substances' pharmacological and toxicological effects. Throughout the review, we emphasize the distinct profiles of individual stereoisomers of the MDXX drugs and how combining these enantiomers as racemic mixtures may explain the complexity of drug effects on behavior and physiology. We propose that the MDXX drugs represent a fruitful chemical space for developing clinically effective and relatively safer molecules and formulations for treating ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».