Neural and behavioral correlates of edible cannabis-induced poisoning: characterizing a novel preclinical model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accidental exposure to Δ 9 -tetrahydrocannabinol (THC)-containing edible cannabis, leading to cannabis poisoning, is common in children and pets; however, the neural mechanisms underlying these poisonings remain unknown. Therefore, we examined the effects of acute edible cannabis-induced poisoning on neural activity and behavior. Adult Sprague-Dawley rats (6 males, 7 females) were implanted with electrodes in the prefrontal cortex (PFC), dorsal hippocampus (dHipp), cingulate cortex (Cg), and nucleus accumbens (NAc). Cannabis poisoning was then induced by exposure to a mixture of Nutella (6 g/kg) and THC-containing cannabis oil (20 mg/kg). Subsequently, cannabis tetrad and neural oscillations were examined 2, 4, 8, and 24 h after THC exposure. In another cohort (16 males, 15 females), we examined the effects of cannabis poisoning on learning and prepulse inhibition, and the serum and brain THC and 11-hydroxy-THC concentrations. Cannabis poisoning resulted in sex differences in brain and serum THC and 11-hydroxy-THC levels over a 24-h period. It also caused gamma power suppression in the Cg, dHipp, and NAc in a sex- and time-dependent manner. Cannabis poisoning also resulted in hypolocomotion, hypothermia, and anti-nociception in a time-dependent manner and impairments in learning and prepulse inhibition. Our results suggest that the impairments in learning and information processing may be due to the decreased gamma power in the dHipp and PFC. Additionally, most of the changes in neural activity and behavior appear 2 hours after ingestion, suggesting that interventions at or before this time might be effective in reversing or reducing the effects of cannabis poisoning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».