Deep brain stimulation of midbrain locomotor circuits in the freely moving pig
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) of the mesencephalic locomotor region (MLR) has been studied as a therapeutic target in rodent models of stroke, parkinsonism, and spinal cord injury. Clinical DBS trials have targeted the closely related pedunculopontine nucleus in patients with Parkinson's disease as a therapy for gait dysfunction, with mixed reported outcomes. Recent studies suggest that optimizing the MLR target could improve its effectiveness. OBJECTIVE: We sought to determine if stereotaxic targeting and DBS in the midbrain of the pig, in a region anatomically similar to that previously identified as the MLR in other species, could initiate and modulate ongoing locomotion, as a step towards generating a large animal neuromodulation model of gait. METHODS: We implanted Medtronic 3389 electrodes into putative MLR structures in Yucatan micropigs to characterize the locomotor effects of acute DBS in this region, using EMG recordings, joint kinematics, and speed measurements on a manual treadmill. RESULTS: MLR DBS initiated and augmented locomotion in freely moving micropigs. Effective locomotor sites centered around the cuneiform nucleus and stimulation frequency controlled locomotor speed and stepping frequency. Off-target stimulation evoked defensive and aversive behaviors that precluded locomotion in the animals. CONCLUSION: Pigs appear to have an MLR and can be used to model neuromodulation of this gait-promoting center. These results indicate that the pig is a useful model to guide future clinical studies for optimizing MLR DBS in cases of gait deficiencies associated with such conditions as Parkinson's disease, spinal cord injury, or stroke.
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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 | 0,000 | 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 ».