Δ-Tetrahydrocannabinol Increases Dopamine D1-D2 Receptor Heteromer and Elicits Phenotypic Reprogramming in Adult Primate Striatal Neurons
Notice bibliographique
Résumé
-tetrahydrocannabinol (THC)-induced neuroadaptive dysfunctional dopamine signaling, similar to those observed upon dopamine D1-D2 heteromer activation. The molecular mechanisms remain largely unknown. We show evolutionary and regional differences in D1-D2 heteromer abundance in mammalian striatum. Importantly, chronic THC increased the number of D1-D2 heteromer-expressing neurons, and the number of heteromers within individual neurons in adult monkey striatum. The majority of these neurons displayed a phenotype co-expressing the characteristic markers of both striatonigral and striatopallidal neurons. Furthermore, THC increased D1-D2-linked calcium signaling markers (pCaMKIIα, pThr75-DARPP-32, BDNF/pTrkB) and inhibited cyclic AMP signaling (pThr34-DARPP-32, pERK1/2, pS845-GluA1, pGSK3). Cannabidiol attenuated most but not all of these THC-induced neuroadaptations. Targeted pathway analyses linked these changes to neurological and psychological disorders. These data underline the importance of the D1-D2 receptor heteromer in cannabis use-related disorders, with THC-induced changes likely responsible for the reported adverse effects observed in heavy long-term users.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».