Structural alterations in cortical and thalamocortical white matter tracts after recovery from prefrontal cortex lesions in macaques
Notice bibliographique
Résumé
Unilateral damage to the frontoparietal network typically impairs saccade target selection within the contralesional visual hemifield. Severity of deficits and the degree of recovery have been associated with widespread network dysfunction, yet it is not clear how these behavioural and functional brain changes relate with the underlying structural white matter tracts. Here, we investigated whether recovery after unilateral prefrontal cortex (PFC) lesions was associated with changes in white matter microstructure across large-scale frontoparietal cortical and thalamocortical networks. Diffusion-weighted imaging was acquired in four male rhesus macaques at pre-lesion, week 1, and week 8-16 post-lesion when target selection deficits largely recovered. Probabilistic tractography was used to reconstruct cortical frontoparietal fiber tracts, including the superior longitudinal fasciculus (SLF) and transcallosal fibers connecting the PFC or posterior parietal cortex (PPC), as well as thalamocortical fiber tracts connecting the PFC and PPC to thalamic nuclei. We found that the two animals with small PFC lesions showed increased fractional anisotropy in both cortical and thalamocortical fiber tracts when behaviour had recovered. However, we found that fractional anisotropy decreased in cortical frontoparietal tracts after larger PFC lesions yet increased in some thalamocortical tracts at the time of behavioural recovery. These findings indicate that behavioural recovery after small PFC lesions may be supported by both cortical and subcortical areas, whereas larger PFC lesions may have induced widespread structural damage and hindered compensatory remodeling in the cortical frontoparietal network.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».