MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1849616893 · doi:10.1523/jneurosci.2333-15.2015

Asymmetric Interhemispheric Transfer in the Auditory Network: Evidence from TMS, Resting-State fMRI, and Diffusion Imaging

2015· article· en· W1849616893 sur OpenAlexaff
Jamila Andoh, Reiko Matsushita, Robert J. Zatorre

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorpus callosumTranscranial magnetic stimulationPsychologyNeuroscienceResting state fMRIAuditory cortexFunctional magnetic resonance imagingHuman brainDiffusion MRIStimulationMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemispheric asymmetries in human auditory cortical function and structure are still highly debated. Brain stimulation approaches can complement correlational techniques by uncovering causal influences. Previous studies have shown asymmetrical effects of transcranial magnetic stimulation (TMS) on task performance, but it is unclear whether these effects are task-specific or reflect intrinsic network properties. To test how modulation of auditory cortex (AC) influences functional networks and whether this influence is asymmetrical, the present study measured resting-state fMRI connectivity networks in 17 healthy volunteers before and immediately after TMS (continuous theta burst stimulation) to the left or right AC, and the vertex as a control. We also examined the relationship between TMS-induced interhemispheric signal propagation and anatomical properties of callosal auditory fibers as measured with diffusion-weighted MRI. We found that TMS to the right AC, but not the left, resulted in widespread connectivity decreases in auditory- and motor-related networks in the resting state. Individual differences in the degree of change in functional connectivity between auditory cortices after TMS applied over the right AC were negatively related to the volume of callosal auditory fibers. The findings show that TMS-induced network modulation occurs, even in the absence of an explicit task, and that the magnitude of the effect differs across individuals as a function of callosal structure, supporting a role for the corpus callosum in mediating functional asymmetry. The findings support theoretical models emphasizing hemispheric differences in network organization and are of practical significance in showing that brain stimulation studies need to take network-level effects into account. SIGNIFICANCE STATEMENTWe investigated the lateralized functional networks involved in auditory processing and how modulation of the auditory cortex (AC) influences these networks. We demonstrated that transcranial magnetic stimulation (TMS) to the AC resulted in changes in connectivity in auditory and motor-related networks in the resting state. Such changes were strongly asymmetric, with stimulation of the right AC resulting in more widespread decreases in connectivity compared with stimulation of the left AC. Finally, we showed that individual differences in the degree of modulation of functional connectivity in AC were related to structural measures of the callosal auditory pathway. The findings support theoretical models emphasizing hemispheric differences in network organization; they also show that TMS studies need to consider network-level effects of stimulation.

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)0,002
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations113
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207