Selective Enhancement of REM Sleep in Male Rats through Activation of Melatonin MT <sub>1</sub> Receptors Located in the Locus Ceruleus Norepinephrine Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disorders affect millions of people around the world and have a high comorbidity with psychiatric disorders. While current hypnotics mostly increase non-rapid eye movement sleep (NREMS), drugs acting selectively on enhancing rapid eye movement sleep (REMS) are lacking. This polysomnographic study in male rats showed that the first-in-class selective melatonin MT 1 receptor partial agonist UCM871 increases the duration of REMS without affecting that of NREMS. The REMS-promoting effects of UCM871 occurred by inhibiting, in a dose–response manner, the firing activity of the locus ceruleus (LC) norepinephrine (NE) neurons, which express MT 1 receptors. The increase of REMS duration and the inhibition of LC-NE neuronal activity by UCM871 were abolished by MT 1 pharmacological antagonism and by an adeno-associated viral (AAV) vector, which selectively knocked down MT 1 receptors in the LC-NE neurons. In conclusion, MT 1 receptor agonism inhibits LC-NE neurons and triggers REMS, thus representing a novel mechanism and target for REMS disorders and/or psychiatric disorders associated with REMS impairments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».