Low-Intensity Electrical Stimulation Affects Network Dynamics by Modulating Population Rate and Spike Timing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Clinical effects of transcranial electrical stimulation with weak currents are remarkable considering the low amplitude of the electric fields acting on the brain. Elucidating the processes by which small currents affect ongoing brain activity is of paramount importance for the rational design of noninvasive electrotherapeutic strategies and to determine the relevance of endogenous fields. We propose that in active neuronal networks, weak electrical fields induce small but coherent changes in the firing rate and timing of neuronal populations that can be magnified by dynamic network activity. Specifically, we show that carbachol-induced gamma oscillations (25-35 Hz) in rat hippocampal slices have an inherent rate-limiting dynamic and timing precision that govern susceptibility to low-frequency weak electric fields (<50 Hz; <10 V/m). This leads to a range of nonlinear responses, including the following: (1) asymmetric power modulation by DC fields resulting from balanced excitation and inhibition; (2) symmetric power modulation by lower frequency AC fields with a net-zero change in firing rate; and (3) half-harmonic oscillations for higher frequency AC fields resulting from increased spike timing precision. These underlying mechanisms were elucidated by slice experiments and a parsimonious computational network model of single-compartment spiking neurons responding to electric field stimulation with small incremental polarization. Intracellular recordings confirmed model predictions on neuronal timing and rate changes, as well as spike phase-entrainment resonance at 0.2 V/m. Finally, our data and mechanistic framework provide a functional role for endogenous electric fields, specifically illustrating that modulation of gamma oscillations during theta-modulated gamma activity can result from field effects alone.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle