Glutamate‐Dopamine Cotransmission and Reward Processing in Addiction
Notice bibliographique
Résumé
While Dale's principle of "one neuron, one neurotransmitter" has undergone revisions to incorporate evidence of the corelease of atypical neurotransmitters such as neuropeptides, the corelease of classical neurotransmitters has only recently been realized. Surprisingly, numerous studies now indicate that the corelease of neurotransmitters in the mammalian central nervous system is not an obscure and rare phenomenon but is widespread and involves most classical neurotransmitters systems. However, the suggestion that glutamate can be coreleased with dopamine (DA) has remained controversial. Furthermore, glutamate-DA cotransmission has not yet been seriously considered in the context of the neurocircuitry of addiction. If glutamate is in fact coreleased with DA as some evidence now suggests, this may have significant implications for advancing our understanding of the interactive role that these 2 neurotransmitters play in cognitive and reward processes. In this commentary, we review the evidence for and against glutamate as a cotransmitter and discuss the potential role of glutamate-DA corelease in addiction. In particular, we describe a recently proposed model in which coreleased glutamate transmits a temporally precise prediction error signal of reward described by Schultz et al., whereas the function of coreleased DA is to exert prolonged modulatory influences on neuronal activity. In addition, we suggest that as alcohol consumption transitions from recreational use to addiction, there is a corresponding transition in the reward valence signal from better than predicted to worse than predicted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».