Adolescent nicotine induces depressive and anxiogenic effects through ERK 1‐2 and Akt‐GSK‐3 pathways and neuronal dysregulation in the nucleus accumbens
Notice bibliographique
Résumé
Long-term tobacco dependence typically develops during adolescence and neurodevelopmental nicotine exposure is associated with affective disturbances that manifest as a variety of neuropsychiatric comorbidities in clinical and preclinical studies, including mood and anxiety-related disorders. The nucleus accumbens shell (NASh) is critically involved in regulating emotional processing, and both molecular and neuronal disturbances in this structure are associated with mood and anxiety-related pathologies. In the present study, we used a rodent model of adolescent neurodevelopmental nicotine exposure to examine the expression of several molecular biomarkers associated with mood/anxiety-related phenotypes. We report that nicotine exposure during adolescence (but not adulthood) induces profound upregulation of the ERK 1-2 and Akt-GSK-3 signalling pathways directly within the NASh, as well as downregulation of local D1R expression that persists into adulthood. These adaptations were accompanied by decreases in τ, α, β, and γ-band oscillatory states, hyperactive medium spiny neuron activity with depressed bursting rates, and anxiety and depressive-like behavioural abnormalities. Pharmacologically targeting these molecular and neuronal adaptations revealed that selective inhibition of local ERK 1-2 and Akt-GSK-3 signalling cascades rescued nicotine-induced high-γ-band oscillatory signatures and phasic bursting rates in the NASh, suggesting that they are involved in mediating adolescent nicotine-induced depressive and anxiety-like neuropathological trajectories.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».