Demystifying the Antidepressant Mechanism of Action of Stinels, a Novel Class of Neuroplastogens: Positive Allosteric Modulators of the NMDA Receptor
Notice bibliographique
Résumé
Plastogens are a class of therapeutics that function by rapidly promoting changes in neuroplasticity. A notable example, ketamine, is receiving great attention due to its combined rapid and long-term antidepressant effects. Ketamine is an N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR) antagonist, and, in addition to its therapeutic activity, it is associated with psychotomimetic and dissociative side effects. Stinels-rapastinel, apimostinel, and zelquistinel-are also plastogens not only with rapid and long-term antidepressant effects but also with improved safety and tolerability profiles compared to ketamine. Previous descriptions of the mechanism by which stinels modulate NMDAR activity have been inconsistent and, at times, contradictory. The purpose of this review is to clarify the mechanism of action and contextualize stinels within a broader class of NMDAR-targeting therapeutics. In this review, we present the rationale behind targeting NMDARs for treatment-resistant depression and other psychiatric conditions, describe the various mechanisms by which NMDAR activity is regulated by different classes of therapeutics, and present evidence for the stinel mechanism. In contrast with previous descriptions of glycine-like NMDAR partial agonists, we define stinels as positive allosteric modulators of NMDAR activity with a novel regulatory binding site.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».