Cannabinoid Transmission in the Prelimbic Cortex Bidirectionally Controls Opiate Reward and Aversion Signaling through Dissociable Kappa Versus μ-Opiate Receptor Dependent Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoid, dopamine (DA), and opiate receptor pathways play integrative roles in emotional learning, associative memory, and sensory perception. Modulation of cannabinoid CB1 receptor transmission within the medial prefrontal cortex (mPFC) regulates the emotional valence of both rewarding and aversive experiences. Furthermore, CB1 receptor substrates functionally interact with opiate-related motivational processing circuits, particularly in the context of reward-related learning and memory. Considerable evidence demonstrates functional interactions between CB1 and DA signaling pathways during the processing of motivationally salient information. However, the role of mPFC CB1 receptor transmission in the modulation of behavioral opiate-reward processing is not currently known. Using an unbiased conditioned place preference paradigm with rats, we examined the role of intra-mPFC CB1 transmission during opiate reward learning. We report that activation or inhibition of CB1 transmission within the prelimbic cortical (PLC) division of the mPFC bidirectionally regulates the motivational valence of opiates; whereas CB1 activation switched morphine reward signaling into an aversive stimulus, blockade of CB1 transmission potentiated the rewarding properties of normally sub-reward threshold conditioning doses of morphine. Both of these effects were dependent upon DA transmission as systemic blockade of DAergic transmission prevented CB1-dependent modulation of morphine reward and aversion behaviors. We further report that CB1-mediated intra-PLC opiate motivational signaling is mediated through a μ-opiate receptor-dependent reward pathway, or a κ-opiate receptor-dependent aversion pathway, directly within the ventral tegmental area. Our results provide evidence for a novel CB1-mediated motivational valence switching mechanism within the PLC, controlling dissociable subcortical reward and aversion pathways.
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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 | 0,000 |
| 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 ».