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Enregistrement W4313892970 · doi:10.1523/jneurosci.1459-22.2022

D<sub>2/3</sub>Agonist during Learning Potentiates Cued Risky Choice

2023· article· en· W4313892970 sur OpenAlexafffund
Leili Mortazavi, Tristan Hynes, Chloe S. Chernoff, Shrishti Ramaiah, Hannah G. Brodie, Brittney Russell, Brett A. Hathaway, Sukhbir Kaur, Catharine A. Winstanley

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésRopiniroleDopaminergicImpulsivityNeurosciencePsychologyCued speechAgonistNucleus accumbensDopamineDopamine agonistMedicineCognitive psychologyDevelopmental psychologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impulse control and/or gambling disorders can be triggered by dopamine agonist therapies used to treat Parkinson's disease, but the cognitive and neurobiological mechanisms underlying these adverse effects are unknown. Recent data show that adding win-paired sound and light cues to the rat gambling task (rGT) potentiates risky decision-making and impulsivity via the dopamine system, and that changing dopaminergic tone has a greater influence on behavior while subjects are learning task contingencies. Dopamine agonist therapy may therefore be potentiating risk-taking by amplifying the behavioral impact of gambling-related cues on novel behavior. Here, we show that ropinirole treatment in male rats transiently increased motor impulsivity but robustly and progressively increased choice of the high-risk/high-reward options when administered during acquisition of the cued but not uncued rGT. Early in training, ropinirole increased win-stay behavior after large unlikely wins on the cued rGT, indicative of enhanced model-free learning, which mediated the drug's effect on later risk preference.Ex vivocFos imaging showed that both chronic ropinirole and the addition of win-paired cues suppressed the activity of dopaminergic midbrain neurons. The ratio of midbrain:prefrontal cFos+neurons was lower in animals with suboptimal choice patterns and tended to predict risk preference across all rats. Network analyses further suggested that ropinirole induced decoupling of the dopaminergic cells of the VTA and nucleus accumbens but only when win-paired cues were present. Frontostriatal activity uninformed by the endogenous dopaminergic teaching signal therefore appeared to perpetuate risky choice, and ropinirole exaggerated this disconnect in synergy with reward-paired cues. SIGNIFICANCE STATEMENTD2/3receptor agonists, used to treat Parkinson's disease, can cause gambling disorder through an unknown mechanism. Ropinirole increased risky decision-making in rats, but only when wins were paired with casino-inspired sounds and lights. This was mediated by increased win-stay behavior after large unlikely wins early in learning, indicating enhanced model-free learning. cFos imaging showed that ropinirole suppressed activity of midbrain dopamine neurons, an effect that was mimicked by the addition of win-paired cues. The degree of risky choice rats exhibited was uniquely predicted by the ratio of midbrain dopamine:PFC activity. Depriving the PFC of the endogenous dopaminergic teaching signal may therefore drive risky decision-making on-task, and ropinirole acts synergistically with win-paired cues to amplify this.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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