The α7nACh–NMDA receptor complex is involved in cue-induced reinstatement of nicotine seeking
Notice bibliographique
Résumé
Smoking is the leading preventable cause of disease, disability, and premature death. Nicotine, the main psychoactive drug in tobacco, is one of the most heavily used addictive substances, and its continued use is driven through activation of nicotinic acetylcholine receptors (nAChRs). Despite harmful consequences, it is difficult to quit smoking because of its positive effects on mood and cognition that are strong reinforcers contributing to addiction. Furthermore, a formidable challenge for the treatment of nicotine addiction is the high vulnerability to relapse after abstinence. There is no currently available smoking cessation product able to achieve a >20% smoking cessation rate after 52 wk, and there are no medications that directly target the relapse process. We report here that the α7nAChR forms a protein complex with the NMDA glutamate receptor (NMDAR) through a direct protein-protein interaction. Chronic nicotine exposure promotes α7nAChR-NMDAR complex formation. Interestingly, administration of an interfering peptide that disrupts the α7nAChR-NMDAR complex decreased extracellular signal-regulated kinase (ERK) activity and blocked cue-induced reinstatement of nicotine seeking in rat models of relapse, without affecting nicotine self-administration or locomotor activity. Our results may provide a novel therapeutic target for the development of medications for preventing nicotine relapse.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».