The Role of Nucleus Accumbens Dopamine D1-D2 Receptor Heteromer in the Phosphorylation of Cyclic-AMP Response Element-binding Protein
Notice bibliographique
Résumé
Cocaine addiction is characterized by uncontrollable cocaine-craving, compulsive drug-seeking,and use despite devastating consequences to self and others. However, the neurobiological components underlying this disorder have not been fully elucidated. Our laboratory has previously demonstrated existence of dopamine D1-D2 receptor heteromers (D1-D2) in Nucleus Accumbens neurons capable of suppressing reinforcing effects of cocaine. Here we demonstrated that D1-D2 activation in a cell line or striatal neurons, with the agonist SKF83959, produced enhanced cyclic-AMP response element-binding protein (CREB) phosphorylation at the activating Ser133 residue. This effect was attenuated by blockade of intracellular Ca2+release, calcium calmodulin kinase II activation, or D1-D2 heteromer function. These findings demonstrate that D1-D2 activation is sufficient for inducing CREB Ser133 phosphorylation, which could be responsible for D1-D2-mediated reward attenuation through mediators further downstream, such as dynorphin. Overall, this study implicates CREB as an effector of D1-D2 activation, expanding our understanding of D1-D2 functional regulation and highlighting this signaling pathway as a potential target for treating cocaine addiction.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».