Prior Haloperidol, but not Olanzapine, Exposure Augments the Pursuit of Reward Cues: Implications for Substance Abuse in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Drug abuse and addiction are excessively common in schizophrenia. Chronic antipsychotic treatment might contribute to this comorbidity by inducing supersensitivity within the brain's dopamine system. Dopamine supersensitivity can enhance the incentive motivational properties of reward cues, and reward cues contribute to the maintenance and severity of drug addiction. We have shown previously that rats withdrawn from continuous haloperidol (HAL) treatment (via subcutaneous minipump) develop dopamine supersensitivity and pursue reward cues more vigorously than HAL-naive rats following an amphetamine (AMPH) challenge. Atypical antipsychotic drugs are thought to be less likely than typicals to produce dopamine supersensitivity. Thus, we compared the effects of HAL and the atypical antipsychotic olanzapine (OLZ) on the pursuit of reward cues. Rats were trained to associate a light-tone cue with water then treated with HAL or OLZ. Following antipsychotic withdrawal, we assessed AMPH-induced enhancement of lever pressing for the cue. Withdrawal from HAL, but not from OLZ, enhanced this effect. HAL, but not OLZ, also enhanced AMPH-induced psychomotor activation and c-fos mRNA expression in the caudate-putamen. Thus, prior HAL, but not OLZ, enhanced conditioned reward following an AMPH challenge, and this was potentially linked to enhanced behavioral sensitivity to AMPH and AMPH-induced engagement of the caudate-putamen. These findings suggest that HAL, but not an atypical like OLZ, modifies reward circuitry in ways that increase responsiveness to reward cues. Because enhanced responsiveness to reward cues can promote drug-seeking behavior, it should be investigated whether atypical antipsychotics might be a preferential option in schizophrenic patients at risk for drug abuse or addiction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».