p38 MAPK patterned EMF affects PC-12 neurite outgrowth after 2 days of treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Previous research has demonstrated that anatomical complexities of cortical regions determine transcranial magnetic stimulation (TMS) induced electric fields in the brain, which impact the response to TMS-based therapies.The current objective was to investigate the effect of individual neuroanatomy on first dorsal interosseous (FDI) and biceps brachii resting motor thresholds (RMT) in response to TMS.Methods: We performed a cross-sectional study using a convenience sample of ten healthy individuals (7 females, 23.5 ± 5 years).Each participant completed two TMS sessions (one each targeting the FDI and biceps cortical hotspots) and an MRI of the head on separate days.RMTs were determined using a Magstim Super BiStim stimulator via a 70 mm figure-of-eight coil to the left primary motor cortex and electromyography signals were measured from right FDI and biceps.Head models were generated based on T1 & T2 weighted MRI, while diffusion tensor imaging was used to determine fiber tract geometry for FDI and biceps corticospinal tracts.Via the models, we established neuroanatomical parameters including: fiber tract surface area (FTSA), tract fiber count (TFC), and brain scalp distance (BSD).Cortical electric field strength (EFS) was calculated using simulated stimulation of head models and finite element analysis.Results: For the FDI, RMT was dependent on the interaction between individually modeled parameters: 1) EFS and FTSA (p ¼ 0.036), and 2) EFS and TFC (p ¼ 0.004).For the biceps, RMT was dependent on the interaction between 1) EFS and FTSA (p ¼ 0.022) and 2) EFS and BSD (p ¼ 0.010).Conclusions: Our study results show that MRI-based measures of neuroanatomy, specifically cortical architecture and tract anatomy, differentially impact how the motor system responds to TMS.MRI-based modeling of individual neuroanatomy may be a useful approach to select appropriate motor targets when designing TMS based therapies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».