Cannabidiol attenuates methamphetamine-induced conditioned place preference in male rats and viability in PC12 cells through the Sigma1R/AKT/GSK3β/CREB signaling pathway
Notice bibliographique
Résumé
Background: Methamphetamine use is associated with several negative consequences, including neurotoxicity and greater probability of exhibiting a substance use disorder. Sigma1 receptor is involved in the neurobiological basis of several drug use disorders. Cannabidiol has received attention in the treatment of drug use disorders and neurotoxicity. Objectives: To investigate the effects of cannabidiol on methamphetamine-induced conditioned place preference (CPP) and the viability of PC12 cells. Methods: Adult male rats (n = 70) underwent methamphetamine (2 mg/kg, IP) induced CPP, and were administered cannabidiol (10, 20, 40, or 80 mg/kg, IP) during the methamphetamine withdrawal period for five consecutive days. Methamphetamine (0.5 mg/kg) was then injected to reactivate CPP. Four brain regions (ventral tegmental area, nucleus accumbens, prefrontal cortex, and hippocampus) were extracted after the last test. PC12 cells were treated with cannabidiol, Sigma1R-siRNA, or BD1047 before methamphetamine exposure. Results: Administration of 20, 40, or 80 mg/kg cannabidiol facilitated CPP extinction (80 mg/kg, p < .001) and prevented CPP development (80 mg/kg, p < .0001). This was associated with changes in the expression of Sigma1R (ventral tegmental area, 80 mg/kg, p < .0001) in the four brain regions. Cannabidiol protected the PC12 cell’s viability (10 μM, p = .0008) and inhibited the methamphetamine-induced activation of the AKT/GSK3β/CREB signaling pathway by mediating Sigma1R (10 μM, p < .0001). Conclusions: Cannabidiol seems to inhibit the rewarding effects of methamphetamine and the effects of this drug on cell viability. Sigma1R should be given further consideration as a potential target for cannabidiol.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».