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Enregistrement W4393195188 · doi:10.1038/s41380-024-02521-9

Active forgetting and neuropsychiatric diseases

2024· review· en· W4393195188 sur OpenAlexaff
Jacob A. Berry, Dana C. Guhle, Ronald L. Davis

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésEngramNeuroscienceForgettingAMPA receptorSynaptic plasticitySynapseMemory consolidationBiologyPsychologyHippocampusNMDA receptorGeneticsReceptorCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent and pioneering animal research has revealed the brain utilizes a variety of molecular, cellular, and network-level mechanisms used to forget memories in a process referred to as “active forgetting”. Active forgetting increases behavioral flexibility and removes irrelevant information. Individuals with impaired active forgetting mechanisms can experience intrusive memories, distressing thoughts, and unwanted impulses that occur in neuropsychiatric diseases. The current evidence indicates that active forgetting mechanisms degrade, or mask, molecular and cellular memory traces created in synaptic connections of “engram cells” that are specific for a given memory. Combined molecular genetic/behavioral studies using Drosophila have uncovered a complex system of cellular active-forgetting pathways within engram cells that is regulated by dopamine neurons and involves dopamine-nitric oxide co-transmission and reception, endoplasmic reticulum Ca2+ signaling, and cytoskeletal remodeling machinery regulated by small GTPases. Some of these molecular cellular mechanisms have already been found to be conserved in mammals. Interestingly, some pathways independently regulate forgetting of distinct memory types and temporal phases, suggesting a multi-layering organization of forgetting systems. In mammals, active forgetting also involves modulation of memory trace synaptic strength by altering AMPA receptor trafficking. Furthermore, active-forgetting employs network level mechanisms wherein non-engram neurons, newly born-engram neurons, and glial cells regulate engram synapses in a state and experience dependent manner. Remarkably, there is evidence for potential coordination between the network and cellular level forgetting mechanisms. Finally, subjects with several neuropsychiatric diseases have been tested and shown to be impaired in active forgetting. Insights obtained from research on active forgetting in animal models will continue to enrich our understanding of the brain dysfunctions that occur in neuropsychiatric diseases.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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