The contributions of the endocannabinoid system and stress on the neural processing of reward stimuli
Notice bibliographique
Résumé
The brain's endocannabinoid system plays a crucial role in reward processes by mediating appetitive learning and encoding the reinforcing properties of substances. Evidence also suggests that endocannabinoids are an important constituent of neuronal substrates involved in emotional responses to stress. Thus, it is critical to understand how the endocannabinoid system and stress may affect reward processes given their importance in substance use disorders. We examined the relationship between factors that regulate endocannabinoid system signaling (i.e., cannabinoid receptor genes and prolonged cannabis exposure) and stress on fMRI BOLD response to reward cues using multivariate statistical analysis. We found that proxies for endocannabinoid system signaling (i.e., endocannabinoid genes and chronic exposure to cannabis) and stress have differential effects on neural response to cannabis cues. Specifically, a single nucleotide polymorphism (SNP) variant in the cannabinoid receptor 1 (CNR1) gene, early life stress, and current perceived stress modulated reward responsivity in long-term, heavy cannabis users, while a variant in the fatty acid amide hydrolase (FAAH) gene and current perceived stress modulated cue-elicited response in non-using controls. These associations were related to distinct neural responses to cannabis-related cues compared to natural reward cues. Understanding the contributions of endocannabinoid system factors and stress that lead to downstream effects on neural mechanisms underlying sensitivity to rewards, such as cannabis, will contribute towards a better understanding of endocannabinoid-targeted therapies as well as individual risks for cannabis use disorder.
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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 | 0,001 |
| 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 ».