Consumption of palatable food primes food approach behavior by rapidly increasing synaptic density in the VTA
Notice bibliographique
Résumé
In an environment with easy access to highly palatable and energy-dense food, food-related cues drive food-seeking regardless of satiety, an effect that can lead to obesity. The ventral tegmental area (VTA) and its mesolimbic projections are critical structures involved in the learning of environmental cues used to predict motivationally relevant outcomes. Priming effects of food-related advertising and consumption of palatable food can drive food intake. However, the mechanism by which this effect occurs, and whether these priming effects last days after consumption, is unknown. Here, we demonstrate that short-term consumption of palatable food can prime future food approach behaviors and food intake. This effect is mediated by the strengthening of excitatory synaptic transmission onto dopamine neurons that is initially offset by a transient increase in endocannabinoid tone, but lasts days after an initial 24-h exposure to sweetened high-fat food (SHF). This enhanced synaptic strength is mediated by a long-lasting increase in excitatory synaptic density onto VTA dopamine neurons. Administration of insulin into the VTA, which suppresses excitatory synaptic transmission onto dopamine neurons, can abolish food approach behaviors and food intake observed days after 24-h access to SHF. These results suggest that even a short-term exposure to palatable foods can drive future feeding behavior by "rewiring" mesolimbic dopamine neurons.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».