Mu opioid receptors in the habenula : dissecting reward and aversion in addiction
Notice bibliographique
Résumé
Mu opioid receptors (MORs) have been extensively studied for their addictive properties that are thought to operate through the control of reward processes. While the importance of MORs in reward is generally attributed to their presence in the mesocorticolimbic circuitry, their role in the medial habenula (MHb), the structure in which MORs are most densely expressed, remains unexplored to date. This is quite surprising given the increasing literature on the habenula’s role in addiction as well as reward/aversion processes. Here we generated a conditional knockout mouse model that lacks MORs solely in the MH band we investigated the contribution of habenular MORs in brain functions and behavioural out comes with emphasis on reward, aversion and cognition. While the performance of our mutant model did not differ in locomotor, analgesic and reward responses to morphine norincognitive tasks compared to control mice, we uncovered a novel role for MORs in aversive states.This is the first report demonstrating that MORs control both somatic and affective aversion specifically at the level of the MHb. Habenular MORs could thus be crucial to the aversive with drawal stage of addiction cycles that is thought to increase craving and prevent success in quitting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».