Biochemical features of migraine pathogenesis
Abstract
The article addresses the main mechanisms of migraine pathogenesis in terms of biochemical features (neurotransmitter metabolism, neurochemistry, neurophysiology, and neurogenetics). The effect of hormones, electrolytes (magnesium, calcium, sodium), vitamins (vitamin D, B12), and other biologically active molecules (melatonin, L-carnitine, L-tryptophan) on the course of the disease is considered. Including some laboratory tests in the migraine diagnostic algorithm helps identify the secondary nature of headache and/or dizziness, manage therapeutic approaches, and adjust the prognosis and treatment outcomes.
В статье отражены основные механизмы патогенеза мигрени с точки зрения биохимических особенностей (нейромедиаторного обмена, нейрохимии, нейрофизиологии и нейрогенетики). Рассматривается влияние гормонов, электролитов (магний, кальций, натрий), витаминов (витамины D, B12) и других биологически активных молекул (мелатонин, L-карнитин, L-триптофан) на течение заболевания. Благодаря включению в алгоритм диагностики при мигрени некоторых лабораторных показателей появляется возможность выявлять вторичный характер головной боли и/или головокружения и, следовательно, управлять терапевтическими подходами и корректировать прогноз и результаты лечения.
Read the paper
Related studies
- Calcium Ions in the Physiology and Pathology of the Central Nervous System
- AI-powered in silico twins: redefining precision medicine through simulation, personalization, and predictive healthcare
- In silico functional, structural and pathogenicity analysis of missense single nucleotide polymorphisms in human MCM6 gene
- In Silico drug repurposing pipeline using deep learning and structure based approaches in epilepsy
- Targeting serotonin receptors with phytochemicals – an in-silico study
- In silico exploration of anti-prostate cancer compounds from differential expressed genes
Go deeper in Evidence Hub
Evidence Hub adds a study data sheet (design, sample size, evidence level, key numbers), an AI summary and a chat grounded in the paper's text.