Kappa opioid receptor antagonism and chronic antidepressant treatment have beneficial activities on social interactions and grooming deficits during heroin abstinence
Notice bibliographique
Résumé
Addiction is a chronic brain disorder that progressively invades all aspects of personal life. Accordingly, addiction to opiates severely impairs interpersonal relationships, and the resulting social isolation strongly contributes to the severity and chronicity of the disease. Uncovering new therapeutic strategies that address this aspect of addiction is therefore of great clinical relevance. We recently established a mouse model of heroin addiction in which, following chronic heroin exposure, 'abstinent' mice progressively develop a strong and long-lasting social avoidance phenotype. Here, we explored and compared the efficacy of two pharmacological interventions in this mouse model. Because clinical studies indicate some efficacy of antidepressants on emotional dysfunction associated with addiction, we first used a chronic 4-week treatment with the serotonergic antidepressant fluoxetine, as a reference. In addition, considering prodepressant effects recently associated with kappa opioid receptor signaling, we also investigated the kappa opioid receptor antagonist norbinaltorphimine (norBNI). Finally, we assessed whether fluoxetine and norBNI could reverse abstinence-induced social avoidance after it has established. Altogether, our results show that two interspaced norBNI administrations are sufficient both to prevent and to reverse social impairment in heroin abstinent animals. Therefore, kappa opioid receptor antagonism may represent a useful approach to alleviate social dysfunction in addicted individuals.
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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) | 0,001 | 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 ».