Neurostimulation stabilizes spiking neural networks by disrupting seizure-like oscillatory transitions
Notice bibliographique
Résumé
An improved understanding of the mechanisms underlying neuromodulatory approaches to mitigate seizure onset is needed to identify clinical targets for the treatment of epilepsy. Using a Wilson-Cowan-motivated network of inhibitory and excitatory populations, we examined the role played by intrinsic and extrinsic stimuli on the network's predisposition to sudden transitions into oscillatory dynamics, similar to the transition to the seizure state. Our joint computational and mathematical analyses revealed that such stimuli, be they noisy or periodic in nature, exert a stabilizing influence on network responses, disrupting the development of such oscillations. Based on a combination of numerical simulations and mean-field analyses, our results suggest that high variance and/or high frequency stimulation waveforms can prevent multi-stability, a mathematical harbinger of sudden changes in network dynamics. By tuning the neurons' responses to input, stimuli stabilize network dynamics away from these transitions. Furthermore, our research shows that such stabilization of neural activity occurs through a selective recruitment of inhibitory cells, providing a theoretical undergird for the known key role these cells play in both the healthy and diseased brain. Taken together, these findings provide new vistas on neuromodulatory approaches to stabilize neural microcircuit activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».