Ученые определили ключевой механизм опиоидной зависимости
Передозировки наркотиков, большинство из которых связаны с опиоидами, ежегодно убивают около 70 000 человек в США. Тем не менее, ученые до сих пор не нашли лекарство от наркомании. Главным образом потому, что они не имели необходимых методов изучения глубинных молекулярных механизмов в мозге, лежащих в основе процесса зависимости.
Ученые использовали технику для визуализации активности клеток мозга во время воздействия опиоидов в части мозга, играющей главную роль в развитии зависимости. Они обнаружили, что ключевые изменения при развитии зависимости сопровождаются конкретными изменениями в сигнальной системе с участием
Молекула цАМФ функционирует как внутренний мессенджер в нейронах, передавая сигналы от рецепторов, встроенных во внешнюю мембрану клетки, во внутренние процессы клетки. До сих пор эта область нейробиологии была относительно неизученной. Но в этот раз сенсорная система, генетически сконструированная для мышей, позволила в реальном времени фиксировать уровни цАМФ в любом типе нейронов.
Ученые отслеживали уровни цАМФ в нейронах, составляющих структуру мозга, называемую прилежащим ядром – центральный компонент системы вознаграждения и мотивации, подрывающийся зависимостью. Они хотели увидеть, как передача сигналов цАМФ от дофаминовых рецепторов на прилежащем ядре изменяется при повторном воздействии опиоидов.
Было обнаружено, что инъекции морфина и, как следствие, приток дофамина в прилежащее ядро, привели к отчетливым изменениям передачи сигналов цАМФ в двух типах чувствительных к дофамину нейронов, известных как средние колючие нейроны D1 и D2. Первоначальная доза морфина сделала гораздо более чувствительными к дофамину нейроны D1.
А при многократном ежедневном воздействии морфина, имитирующем хроническое употребление наркотиков, баланс активности двух типов нейронов сильно сместился в пользу D2. Ученые предполагают, что эти нейронные адаптации могут быть ответственны за депрессию и дисфорию, развивающиеся по мере развития зависимости.
Фото: CC0 Public DomainНаука
Светлана Белякова