Evoked pain intensity representation is distributed across brain systems: A multistudy mega-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Information is coded in the brain at different scales for different phenomena: locally, distributed across regions and networks, and globally. For pain, the scale of representation is controversial. Although generally believed to be an integrated cognitive and sensory phenomenon implicating diverse brain systems, quantitative characterizations of which regions and networks are sufficient to represent pain are lacking. In this meta-analysis (or mega-analysis) using data from 289 participants across 10 studies, we use model comparison combined with multivariate predictive models to investigate the spatial scale and location of acute pain representation. We compare models based on (a) a single most pain-predictive module, either previously identified elementary regions or a single best large-scale cortical resting-state network module; (b) selected cortical-subcortical systems related to evoked pain in prior literature (‘multi-system models’); and (c) a model spanning the full brain. We estimate the accuracy of pain intensity predictions using cross validation (7 studies) and subsequently validate in three independent holdout studies. All spatial scales convey information about pain intensity, but distributed, multi-system models better characterize pain representations than any individual region or network (e.g. multisystem models explain >20% more of individual subject pain ratings than the best elementary region). Full brain models showed no predictive advantage over multi-system models. These findings quantify the extent that representation of evoked pain experience is distributed across multiple cortical and subcortical systems, show that pain representation is not circumscribed by any elementary region or conical network, and provide a blueprint for identifying the spatial scale of information in other domains. Significance Statement We define modular, multisystem and global views of brain function, use multivariate fMRI decoding to characterize pain representations at each level, and provide evidence for a multisystem representation of evoked pain. We further show that local views necessarily exclude important components of pain representation, while a global full brain representation is superfluous, even though both are viable frameworks for representing pain. These findings quantitatively juxtapose and reconcile divergent conclusions from evoked pain studies within a generalized neuroscientific framework, and provide a blueprint for investigating representational architecture for diverse brain processes. Author Note Data storage supported by the University of Colorado Boulder “PetaLibrary”. Research funded by NIMH R01 MH076136, NIDA R01 DA046064 and NIDA R01 DA035484. Lauren Atlas is supported in part by funding from the Intramural Research Program of the National Center for Complementary and Integrative Health, National Institutes of Health (ZIA-AT000030). Marina Lopez-Sola is supported by a Serra Hunter fellow lecturer program. We would like to thank Dr. Christian Buchel for contributing data to this project, and Dr. Marta Čeko for comments and feedback on the manuscript.
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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 | 0,035 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».