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Enregistrement W4395672295 · doi:10.1016/j.biopsych.2024.04.009

An Electroencephalogram Signature of Melanin-Concentrating Hormone Neuron Activities Predicts Cocaine Seeking

2024· article· en· W4395672295 sur OpenAlexfundno aff
Yao Wang, Danyang Li, Joseph Widjaja, Rong Guo, Li Cai, Rongzhen Yan, Sahin Ozsoy, Giancarlo Allocca, Jidong Fang, Yan Dong, George C Tseng, Chengcheng Huang, Yanhua H Huang

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute on Drug AbusePenn State College of MedicineNational Institutes of HealthUniversity of PennsylvaniaYork UniversityPennsylvania State UniversityUniversity of PittsburghNYU Langone Medical Center
Mots-clésMelanin-concentrating hormoneElectroencephalographyHormoneNeurosciencePsychologyHypothalamusNeuronMedicineInternal medicineNeuropeptideReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Identifying biomarkers that predict substance use disorder propensity may better strategize antiaddiction treatment. Melanin-concentrating hormone (MCH) neurons in the lateral hypothalamus critically mediate interactions between sleep and substance use; however, their activities are largely obscured in surface electroencephalogram (EEG) measures, hindering the development of biomarkers. Methods Surface EEG signals and real-time calcium (Ca 2+ ) activities of lateral hypothalamus MCH neurons (Ca 2+ MCH ) were simultaneously recorded in male and female adult rats. Mathematical modeling and machine learning were then applied to predict Ca 2+ MCH using EEG derivatives. The robustness of the predictions was tested across sex and treatment conditions. Finally, features extracted from the EEG-predicted Ca 2+ MCH either before or after cocaine experience were used to predict future drug-seeking behaviors. Results An EEG waveform derivative—a modified theta-delta-theta peak ratio (EEG TDT ratio)—accurately tracked real-time Ca 2+ MCH in rats. The prediction was robust during rapid eye movement sleep (REMS), persisted through vigilance states, sleep manipulations, and circadian phases, and was consistent across sex. Moreover, cocaine self-administration and long-term withdrawal altered EEG TDT ratio, suggesting shortening and circadian redistribution of synchronous MCH neuron activities. In addition, features of EEG TDT ratio indicative of prolonged synchronous MCH neuron activities predicted lower subsequent cocaine seeking. EEG TDT ratio also exhibited advantages over conventional REMS measures for the predictions. Conclusions The identified EEG TDT ratio may serve as a noninvasive measure for assessing MCH neuron activities in vivo and evaluating REMS; it may also serve as a potential biomarker for predicting drug use propensity.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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