Where do we go next in antidepressant drug discovery? A new generation of antidepressants: a pivotal role of AMPA receptor potentiation and mGlu2/3 receptor antagonism

抗抑郁药 AMPA受体 药理学 神经科学 谷氨酸的 重性抑郁障碍 药品 心理学 医学 NMDA受体 受体 精神科 谷氨酸受体 海马体 内科学 认知
作者
Andrzej Pilc,Agata Machaczka,Paweł Kawalec,Jodi L. Smith,Jeffrey M. Witkin
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Discovery [Taylor & Francis]
卷期号:17 (10): 1131-1146 被引量:8
标识
DOI:10.1080/17460441.2022.2111415
摘要

Major depressive disorder remains a prevalent world-wide health problem. Currently available antidepressant medications take weeks of dosing, do not produce antidepressant response in all patients, and have undesirable ancillary effects.The present opinion piece focuses on the major inroads to the creation of new antidepressants. These include N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor antagonists and related compounds like ketamine, psychedelic drugs like psilocybin, and muscarinic receptor antagonists like scopolamine. The preclinical and clinical pharmacological profile of these new-age antidepressant drugs is discussed.Preclinical and clinical data have accumulated to predict a next generation of antidepressant medicines. In contrast to the current standard of care antidepressant drugs, these compounds differ in that they demonstrate rapid activity, often after a single dose, and effects that outlive their presence in brain. These compounds also can provide efficacy for treatment-resistant depressed patients. The mechanism of action of these compounds suggests a strong glutamatergic component that involves the facilitation of AMPA receptor function. Antagonism of mGlu2/3 receptors is also relevant to the antidepressant pharmacology of this new class of drugs. Based upon the ongoing efforts to develop these new-age antidepressants, new drug approvals are predicted in the near future.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乐乐应助xzy采纳,获得10
3秒前
橙橙完成签到 ,获得积分10
4秒前
美满熊猫完成签到,获得积分10
5秒前
杨嘉禧完成签到,获得积分10
8秒前
heab完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
tangz发布了新的文献求助10
12秒前
anan完成签到 ,获得积分10
12秒前
华华华完成签到,获得积分10
13秒前
明明子发布了新的文献求助10
13秒前
旺旺小面包完成签到 ,获得积分10
15秒前
xzy发布了新的文献求助10
15秒前
wushengdeyu完成签到 ,获得积分10
16秒前
ldr888完成签到,获得积分10
16秒前
ww完成签到 ,获得积分10
16秒前
feiyang完成签到 ,获得积分10
17秒前
默默然完成签到,获得积分10
19秒前
FashionBoy应助立夏采纳,获得50
21秒前
一梦发布了新的文献求助10
21秒前
SSDlk完成签到,获得积分10
22秒前
25秒前
温暖书雪完成签到,获得积分10
26秒前
三个气的大门完成签到 ,获得积分10
28秒前
chenchen完成签到 ,获得积分10
32秒前
调皮平蓝完成签到,获得积分10
32秒前
张必雨发布了新的文献求助10
33秒前
啦啦啦啦啦完成签到 ,获得积分10
33秒前
猪鼓励完成签到,获得积分10
35秒前
king07完成签到,获得积分10
36秒前
tangz完成签到,获得积分20
37秒前
mrconli完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
37秒前
落寞的幻竹完成签到,获得积分10
38秒前
笨笨千亦完成签到 ,获得积分10
43秒前
木木很累发布了新的文献求助10
44秒前
王萌萌完成签到 ,获得积分10
44秒前
crystal完成签到 ,获得积分10
44秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6497829
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8293811
关于积分的说明 17696241
捐赠科研通 5593584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917475
邀请新用户注册赠送积分活动 1894396
关于科研通互助平台的介绍 1754849