Decoding Fear or Safety and Approach or Avoidance by Brain-Wide Network Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Discerning safety from threat and positive or negative outcomes of adversity are fundamental for mental health. Many brain structures have been implicated in both adaptive and maladaptive stress coping, however, how multiple regions function together as a network in the processing of this information is unclear. Here, we recorded local field potentials from seven regions of the mesolimbic-hippocampal-prefrontal cortical network (MLHFC) of male rats during the conditioning of a stimulus (CS) to the absence (safety) and then to the anticipation (fear) of footshocks, and during an approach-avoidance task. We developed a machine learning pipeline to investigate the relevance of specific features of oscillatory activity in the decoding of fear versus safety and approach versus avoidance. We found that decoding performance increased as a function of the number of brain regions included, reaching the best classification if all regions were considered. In addition, the best decoding was obtained from frequencies within the theta range (4-10 Hz). Remarkably, decoder models showed robust generalization within but not between individuals. Nevertheless, we were also able to identify patterns of MLHFC activity that decoded stress coping states from all rats. These patterns were characterized by increased brain-wide theta synchrony during fear and preceding approach. Our results indicate that stress coping information is encoded at the brain-wide level and highlight individual variability in this neural processing. Our findings also suggest that MLHFC network theta activity underlies active stress coping with both aversive and positive motivational valences. SIGNIFICANCE STATEMENT The appraisal of safety versus threat and positive versus negative valence of adversity are core dimensions of emotional experience and stress coping. We developed a new behavioral protocol that discriminates states of fear, safety, approach, and avoidance in a single subject and a machine learning-based method to investigate how neural oscillations can decode such states. Our work provides evidence that stress coping is processed at multiple regions on a brain-wide level involving network oscillations at the theta frequencies, which especially synchronizes during fear and approach. We highlight the potentials of combining artificial intelligence and multi-site electroencephalography to guide therapeutic decisions in precision psychiatry and theta-boosting stimulation therapies for stress-related disorders, especially related to cognitive and motivational deficits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».