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Enregistrement W4200579363 · doi:10.1093/brain/awab447

3T MRI of rapid brain activity changes driven by subcallosal cingulate deep brain stimulation

2021· article· en· W4200579363 sur OpenAlexafffund
Gavin J.B. Elias, Jürgen Germann, Alexandre Boutet, Aaron Loh, Bryan Li, Aditya Pancholi, Michelle E. Beyn, Asma Naheed, Nicole Bennett, Jessica Pinto, Venkat Bhat, Peter Giacobbe, D. Blake Woodside, Sidney H. Kennedy, Andrés M. Lozano

Notice bibliographique

RevueBrain · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreKrembil FoundationUniversity of TorontoHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity Health Network
Mots-clésDeep brain stimulationPrecuneusCingulate cortexPosterior cingulateAnterior cingulate cortexNeuroscienceStimulationCortex (anatomy)PsychologyMedicineFunctional magnetic resonance imagingInternal medicineCentral nervous systemCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation targeting the subcallosal cingulate area, a hub with multiple axonal projections, has shown therapeutic potential for treatment-resistant mood disorders. While subcallosal cingulate deep brain stimulation drives long-term metabolic changes in corticolimbic circuits, the brain areas that are directly modulated by electrical stimulation of this region are not known. We used 3.0 T functional MRI to map the topography of acute brain changes produced by stimulation in an initial cohort of 12 patients with fully implanted deep brain stimulation devices targeting the subcallosal cingulate area. Four additional subcallosal cingulate deep brain stimulation patients were also scanned and employed as a validation cohort. Participants underwent resting state scans (n = 78 acquisitions overall) during (i) inactive deep brain stimulation; (ii) clinically optimal active deep brain stimulation; and (iii) suboptimal active deep brain stimulation. All scans were acquired within a single MRI session, each separated by a 5-min washout period. Analysis of the amplitude of low-frequency fluctuations in each sequence indicated that clinically optimal deep brain stimulation reduced spontaneous brain activity in several areas, including the bilateral dorsal anterior cingulate cortex, the bilateral posterior cingulate cortex, the bilateral precuneus and the left inferior parietal lobule (PBonferroni < 0.0001). Stimulation-induced dorsal anterior cingulate cortex signal reduction correlated with immediate within-session mood fluctuations, was greater at optimal versus suboptimal settings and was related to local cingulum bundle engagement. Moreover, linear modelling showed that immediate changes in dorsal anterior cingulate cortex, posterior cingulate cortex and precuneus activity could predict individual long-term antidepressant improvement. A model derived from the primary cohort that incorporated amplitude of low-frequency fluctuations changes in these three areas (along with preoperative symptom severity) explained 55% of the variance in clinical improvement in that cohort. The same model also explained 93% of the variance in the out-of-sample validation cohort. Additionally, all three brain areas exhibited significant changes in functional connectivity between active and inactive deep brain stimulation states (PBonferroni < 0.01). These results provide insight into the network-level mechanisms of subcallosal cingulate deep brain stimulation and point towards potential acute biomarkers of clinical response that could help to optimize and personalize this therapy.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,631

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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