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Enregistrement W3201858881 · doi:10.1093/brain/awab370

Volitional control of individual neurons in the human brain

2021· article· en· W3201858881 sur OpenAlexafffund
Kramay Patel, Chaim N. Katz, Suneil K. Kalia, Miloš R. Popović, Taufik A. Valiante

Notice bibliographique

RevueBrain · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroscienceNeuronPsychologyNeuroplasticityHuman brainBrain activity and meditationComputer scienceElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain-machine interfaces allow neuroscientists to causally link specific neural activity patterns to a particular behaviour. Thus, in addition to their current clinical applications, brain-machine interfaces can also be used as a tool to investigate neural mechanisms of learning and plasticity in the brain. Decades of research using such brain-machine interfaces have shown that animals (non-human primates and rodents) can be operantly conditioned to self-regulate neural activity in various motor-related structures of the brain. Here, we ask whether the human brain, a complex interconnected structure of over 80 billion neurons, can learn to control itself at the most elemental scale-a single neuron. We used the unique opportunity to record single units in 11 individuals with epilepsy to explore whether the firing rate of a single (direct) neuron in limbic and other memory-related brain structures can be brought under volitional control. To do this, we developed a visual neurofeedback task in which participants were trained to move a block on a screen by modulating the activity of an arbitrarily selected neuron from their brain. Remarkably, participants were able to volitionally modulate the firing rate of the direct neuron in these previously uninvestigated structures. We found that a subset of participants (learners), were able to improve their performance within a single training session. Successful learning was characterized by (i) highly specific modulation of the direct neuron (demonstrated by significantly increased firing rates and burst frequency); (ii) a simultaneous decorrelation of the activity of the direct neuron from the neighbouring neurons; and (iii) robust phase-locking of the direct neuron to local alpha/beta-frequency oscillations, which may provide some insights in to the potential neural mechanisms that facilitate this type of learning. Volitional control of neuronal activity in mnemonic structures may provide new ways of probing the function and plasticity of human memory without exogenous stimulation. Furthermore, self-regulation of neural activity in these brain regions may provide an avenue for the development of novel neuroprosthetics for the treatment of neurological conditions that are commonly associated with pathological activity in these brain structures, such as medically refractory epilepsy.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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