Adenosine A2A signaling in mood disorders: How far have we come?
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, evidence has continued to support the role of the adenosinergic system in shaping emotional behavior and its impact on the development of mood disorders. In the 1980s, pioneering studies revealed that tricyclic antidepressants could modulate the levels of adenosine and adenosine metabolism. Moreover, evidence from animal models support a regulation of adenosine receptors in brain regions involved in emotional responses, and the role of pharmacological manipulation of adenosine receptors on behavioral despair, anxiety, locomotion, rewards processing and cognition. Clinical research has focused on the effects of caffeine, a non-selective adenosine receptor antagonist, and in genetic polymorphisms in adenosine receptors on emotional regulation in psychiatric patients. Recently, the approval of Istradefylline as an adjunctive treatment for Parkinson's disease holds great promise to expand our understanding of adenosine A2A receptors (A2AR) blockade in humans. Furthermore, recent advancements in transgenic lines and optogenetic techniques have highlighted the role of adenosine receptors in specific cell types and brain circuits that control emotional behavior. In this review, our focus will be on A2AR, given their strong association to stress-related conditions, mood disorders, and the potential of A2AR antagonists in clinical research. We will discuss the progress achieved in understanding its role in emotional regulation, emphasizing functions across distinct cell types and potential applications as a pharmacological target for mood disorders in the upcoming years.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».