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Enregistrement W3162670277 · doi:10.1016/j.brs.2021.04.022

A theoretical framework for the site-specific and frequency-dependent neuronal effects of deep brain stimulation

2021· article· en· W3162670277 sur OpenAlexafffund
Luka Milosevic, Suneil K. Kalia, Mojgan Hodaie, Andrés M. Lozano, Miloš R. Popović, William D. Hutchison, Milad Lankarany

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalOntario Brain InstituteToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedtronicNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDystonia Medical Research Foundation CanadaDystonia Medical Research Foundation
Mots-clésDeep brain stimulationNeuroscienceStimulationBrain stimulationPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deep brain stimulation is an established therapy for several neurological disorders; however, its effects on neuronal activity vary across brain regions and depend on stimulation settings. Understanding these variable responses can aid in the development of physiologically-informed stimulation paradigms in existing or prospective indications. OBJECTIVE: Provide experimental and computational insights into the brain-region-specific and frequency-dependent effects of extracellular stimulation on neuronal activity. METHODS: In patients with movement disorders, single-neuron recordings were acquired from the subthalamic nucleus, substantia nigra pars reticulata, ventral intermediate nucleus, or reticular thalamus during microstimulation across various frequencies (1-100 Hz) to assess single-pulse and frequency-response functions. Moreover, a biophysically-realistic computational framework was developed which generated postsynaptic responses under the assumption that electrical stimuli simultaneously activated all convergent presynaptic inputs to stimulation target neurons. The framework took into consideration the relative distributions of excitatory/inhibitory afferent inputs to model site-specific responses, which were in turn embedded within a model of short-term synaptic plasticity to account for stimulation frequency-dependence. RESULTS: We demonstrated microstimulation-evoked excitatory neuronal responses in thalamic structures (which have predominantly excitatory inputs) and inhibitory responses in basal ganglia structures (predominantly inhibitory inputs); however, higher stimulation frequencies led to a loss of site-specificity and convergence towards neuronal suppression. The model confirmed that site-specific responses could be simulated by accounting for local neuroanatomical/microcircuit properties, while suppression of neuronal activity during high-frequency stimulation was mediated by short-term synaptic depression. CONCLUSIONS: Brain-region-specific and frequency-dependant neuronal responses could be simulated by considering neuroanatomical (local microcircuitry) and neurophysiological (short-term plasticity) properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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