MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200258866 · doi:10.1113/jp282259

Sensorimotor integration within the primary motor cortex by selective nerve fascicle stimulation

2021· article· en· W4200258866 sur OpenAlexaff
Federico Ranieri, Giovanni Pellegrino, Anna Lisa Ciancio, Gabriella Musumeci, Emiliano Noce, Angelo Insola, Lorenzo Alirio Diaz Balzani, Vincenzo Di Lazzaro, Giovanni Di Pino

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilIstituto Nazionale per l'Assicurazione Contro Gli Infortuni sul Lavoro
Mots-clésStimulationNeuroscienceSensory systemSomatosensory systemPrimary motor cortexMotor cortexLatency (audio)Transcranial magnetic stimulationAnatomyMedicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of sensory inputs in the motor cortex is crucial for dexterous movement. We recently demonstrated that a closed-loop control based on the feedback provided through intraneural multichannel electrodes implanted in the median and ulnar nerves of a participant with upper limb amputation improved manipulation skills and increased prosthesis embodiment. Here we assessed, in the same participant, whether and how selective intraneural sensory stimulation also elicits a measurable cortical activation and affects sensorimotor cortical circuits. After estimating the activation of the primary somatosensory cortex evoked by intraneural stimulation, sensorimotor integration was investigated by testing the inhibition of primary motor cortex (M1) output to transcranial magnetic stimulation, after both intraneural and perineural stimulation. Selective sensory intraneural stimulation evoked a low-amplitude, 16 ms-latency, parietal response in the same area of the earliest component evoked by whole-nerve stimulation, compatible with fast-conducting afferent fibre activation. For the first time, we show that the same intraneural stimulation was also capable of decreasing M1 output, at the same time range of the short-latency afferent inhibition effect of whole-nerve superficial stimulation. The inhibition generated by the stimulation of channels activating only sensory fibres was stronger than that due to intraneural or perineural stimulation of channels activating mixed fibres. We demonstrate in a human subject that the cortical sensorimotor integration inhibiting M1 output previously described after the experimental whole-nerve stimulation is present also with a more ecological selective sensory fibre stimulation. KEY POINTS: Cortical integration of sensory inputs is crucial for dexterous movement. Short-latency somatosensory afferent inhibition of motor cortical output is typically produced by peripheral whole-nerve stimulation. We exploited intraneural multichannel electrodes used to provide sensory feedback for prosthesis control to assess whether and how selective intraneural sensory stimulation affects sensorimotor cortical circuits in humans. Activation of the primary somatosensory cortex (S1) was explored by recording scalp somatosensory evoked potentials. Sensorimotor integration was tested by measuring the inhibitory effect of the afferent stimulation on the output of the primary motor cortex (M1) generated by transcranial magnetic stimulation. We demonstrate in humans that selective intraneural sensory stimulation elicits a measurable activation of S1 and that it inhibits the output of M1 at the same time range of whole-nerve superficial stimulation.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207