Effects of cannabidiol and Δ <sup>9</sup> -tetrahydrocannabinol on cytochrome P450 enzymes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
-tetrahydrocannabinol (THC) inhibit and induce cytochrome P450 (CYP450) enzymes. The objective of this review is to evaluate the effect of CBD and THC on the activity of CYP450 enzymes and the implications for drug-drug interactions (DDIs) with psychotropic agents that are CYP substrates. A systematic search was conducted using PubMed, Scopus, Scientific Electronic Library Online (SciELO) and PsychINFO. Search terms included 'cannabidiol', 'tetrahydrocannabinol', and 'cytochrome P450'. A total of seven studies evaluating the interaction of THC and CBD with CYP450 enzymes and psychotropic drugs were included. Both preclinical and clinical studies were included. Results from the included studies indicate that both CBD and THC inhibit several CYP450 enzymes including, but not limited to, CYP1A2, CYP3C19, and CYP2B6. While there are a few known CYP450 enzymes that are induced by THC and CBD, the induction of CYP450 enzymes is an understudied area of research and lacks clinical data. The inhibitory effects observed by CBD and THC on CYP450 enzymes vary in magnitude and may decrease the metabolism of psychotropic agents, cause changes in plasma levels of psychotropic medications, and increase adverse effects. Our findings clearly present interactions between THC and CBD and several CYP450 enzymes, providing clinicians evidence of a high risk of DDIs for patients who consume both cannabis and psychotropic medication. However, more clinical research is necessary before results are applied to clinical settings.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».