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Enregistrement W4405024230 · doi:10.1038/s41586-024-08241-y

Understanding the neural code of stress to control anhedonia

2024· article· en· W4405024230 sur OpenAlexfundno aff
Frances Xia, V. Fascianelli, Nina Vishwakarma, Frances Grace Ghinger, Anne Kwon, Mark M. Gergues, Lahin K. Lalani, Stefano Fusi, Mazen A. Kheirbek

Notice bibliographique

RevueNature · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMcKnight FoundationNational Institute of Mental HealthOne MindNational Science Foundation
Mots-clésAnhedoniaBasolateral amygdalaNeurosciencePsychologySocial defeatRuminationPopulationPsychological resilienceNeural correlates of consciousnessAmygdalaHippocampusMedicineSocial psychologyCognitionDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. The neural underpinnings of anhedonia and how this emotional state drives behaviour remain unclear. Here we investigated the neural code of anhedonia by taking advantage of the fact that when mice are exposed to traumatic social stress, susceptible animals become socially withdrawn and anhedonic, whereas others remain resilient. By performing high-density electrophysiology to record neural activity patterns in the basolateral amygdala (BLA) and ventral CA1 (vCA1), we identified neural signatures of susceptibility and resilience. When mice actively sought rewards, BLA activity in resilient mice showed robust discrimination between reward choices. By contrast, susceptible mice exhibited a rumination-like signature, in which BLA neurons encoded the intention to switch or stay on a previously chosen reward. Manipulation of vCA1 inputs to the BLA in susceptible mice rescued dysfunctional neural dynamics, amplified dynamics associated with resilience, and reversed anhedonic behaviour. Finally, when animals were at rest, the spontaneous BLA activity of susceptible mice showed a greater number of distinct neural population states. This spontaneous activity allowed us to decode group identity and to infer whether a mouse had a history of stress better than behavioural outcomes alone. This work reveals population-level neural dynamics that explain individual differences in responses to traumatic stress, and suggests that modulating vCA1-BLA inputs can enhance resilience by regulating these dynamics.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,372
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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