A Systematic Review of the Effects of N-Methyl-D-Aspartate Receptor Antagonists on Pancreatic Islets
Notice bibliographique
Résumé
Background: N-methyl-D-aspartate receptors (NMDARs) are widely distributed in the brain and pancreas. Preliminary evidence indicates that aberrant NMDAR-mediated glutamatergic signaling may disrupt pancreatic islet function and glucose-insulin homeostasis. The frequent comorbidity of depression and diabetes underscores the potential role of NMDAR signaling in pancreatic function as a shared pathophysiological mechanism. Herein, this systematic review aims to evaluate the effects of NMDAR antagonism on pancreatic cells (i.e., alpha, beta, delta) viability and function (i.e., activation, hormone production, and release). METHODS: We performed a systematic search on PubMed and Ovid databases from inception to September 11, 2024. A manual search was also conducted on Google Scholar and Scopus databases. Eligible studies were primary, controlled in vitro or in vivo studies investigating the effects of NMDAR antagonism on pancreatic islet function and viability. Results were synthesized and presented descriptively. Risk of bias was assessed independently by two reviewers using a modified SYRCLE risk of bias tool. RESULTS: We reviewed 14 studies evaluating NMDA receptor antagonism in whole islets, beta and alpha cells; however, no studies evaluated delta cells. Within beta cells, NMDAR antagonism improved glucose-stimulated insulin secretion and increased cell proliferation and viability. Similarly, alpha cells were protected against stress-induced apoptosis. CONCLUSION: Our results suggest that NMDAR antagonism improves alpha and beta cell function and viability, which may have translational relevance to comorbid metabolic dysfunction in depression. These mechanisms may subserve the antidepressant effects of select NMDA antagonists (e.g., ketamine/esketamine, dextromethorphan). Further research should aim to investigate the effects of subanesthetic doses of ketamine/esketamine on pancreatic function and on delta cells. .
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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 | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».