Dorsolateral prefrontal and orbitofrontal cortex interactions during self-control of cigarette craving
Notice bibliographique
Résumé
Drug-related cues induce craving, which may perpetuate drug use or trigger relapse in addicted individuals. Craving is also under the influence of other factors in daily life, such as drug availability and self-control. Neuroimaging studies using drug cue paradigms have shown frontal lobe involvement in this contextual influence on cue reactivity, but have not clarified how and which frontal area accounts for this phenomenon. We explored frontal lobe contributions to cue-induced drug craving under different intertemporal drug availability conditions by combining transcranial magnetic stimulation and functional magnetic resonance imaging in smokers. We hypothesized that the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) regulates craving during changes in intertemporal availability. Subjective craving was greater when cigarettes were immediately available, and this effect was eliminated by transiently inactivating the DLPFC with transcranial magnetic stimulation. Functional magnetic resonance imaging demonstrated that the signal most proportional to subjective craving was located in the medial orbitofrontal cortex across all contexts, whereas the DLPFC most strongly encoded intertemporal availability information. The craving-related signal in the medial orbitofrontal cortex was attenuated by inactivation of the DLPFC, particularly when cigarettes were immediately available. Inactivation of the DLPFC also reduced craving-related signals in the anterior cingulate and ventral striatum, areas implicated in transforming value signals into action. These findings indicate that DLPFC builds up value signals based on knowledge of drug availability, and support a model wherein aberrant circuitry linking dorsolateral prefrontal and orbitofrontal cortices may underlie addiction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».