An Electroencephalogram Signature of Melanin-Concentrating Hormone Neuron Activities Predicts Cocaine Seeking
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,002 | 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 ».