Insulin in the ventral tegmental area reduces hedonic feeding and suppresses dopamine concentration via increased reuptake
Notice bibliographique
Résumé
Mesolimbic dopamine (DA) signaling has been implicated in the incentive, reinforcing and motivational aspects of food intake. Insulin receptors are expressed on dopaminergic neurons of the ventral tegmental area (VTA), and insulin may act in the VTA to suppress feeding. However, the neural mechanisms underlying insulin effects in the VTA are poorly understood. Here, we measured the effects of insulin on evoked DA concentration in the VTA using fast-scan cyclic voltammetry. Insulin concentration-dependently reduced evoked somatodendritic DA in the VTA, requiring activation of phosphoinositol 3-kinase and mTOR signaling. Insulin depression of somatodendritic DA was abolished in the presence of a selective DA transporter (DAT) inhibitor, GBR 12909, as well as in VTA slices of DAT knockout mice, suggesting that insulin upregulated the number or function of DAT to reduce DA concentration. Finally, insulin administered to the VTA depressed sated feeding of sweetened high-fat food. Taken together, these results indicate that insulin depresses DA concentration in the VTA via increased reuptake of DA through DAT. Insulin-mediated decrease of DA in the VTA may suppress salience of food once satiety is reached.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».