Back-translating behavioral intervention for autism spectrum disorders to mice with blunted reward restores social abilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mu opioid receptor (MOR) plays a critical role in modulating social behavior in humans and animals. Accordingly, MOR null mice display severe alterations in their social repertoire as well as multiple other behavioral deficits, recapitulating core and secondary symptoms of autism spectrum disorder (ASD). Such behavioral profile suggests that MOR dysfunction, and beyond this, altered reward processes may contribute to ASD etiopathology. Interestingly, the only treatments that proved efficacy in relieving core symptoms of ASD, early behavioral intervention programs, rely principally on positive reinforcement to ameliorate behavior. The neurobiological underpinnings of their beneficial effects, however, remain poorly understood. Here we back-translated applied behavior analysis (ABA)-based behavioral interventions to mice lacking the MOR ( Oprm1 −/− ), as a model of autism with blunted reward processing. By associating a positive reinforcement, palatable food reward, to daily encounter with a wild-type congener, we were able to rescue durably social interaction and preference in Oprm1 −/ − mice. Along with behavioral improvements, the expression of marker genes of neuronal activity and plasticity as well as genes of the oxytocin/vasopressin system were remarkably normalized in the reward/social circuitry. Our study provides further evidence for a critical involvement of reward processes in driving social behavior and opens new perspectives regarding therapeutic intervention in ASD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».