Adaptive network interactions in cognition after stimulation-induced inferior parietal lobe inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The inferior parietal lobe (IPL) is an important hub of neural network function across multiple cognitive states, contributing to “task-negative” networks (default mode network; DMN) and “task-active” networks. To investigate flexible network behavior in cognition, we combined spaced double continuous theta burst stimulation (cTBS) with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in both task and rest states. Thirty healthy, young volunteers participated in three measurements, in which posterior IPL was targeted using either right, left, or sham cTBS, prior to a three-task fMRI experiment encompassing the key cognitive domains attention, semantics, and social cognition. Additionally, all participants completed three pre-post stimulation resting-state fMRI sessions. Independent component analysis was applied to pre-stimulation resting-state data to identify intrinsic connectivity networks. The detected networks guided back-projection to post-stimulation task data for each subject and session. Using correlational psychophysiological interaction analysis, network interactions were characterized across cognitive domains and stimulation conditions. ANOVAs and post-hoc t-tests within each domain showed that cTBS most effectively influenced network interaction in order of decreasing task complexity, starting from social cognition, followed by semantics and attention. During social cognition, compared to sham, right-hemisphere stimulation increased right fronto-parietal control (rFPCN) and somatomotor network interaction (p=0.0139), as well as ventral and dorsal attention network interaction (p=0.045). Left-side stimulation increased ventral attention-to-somatomotor network connectivity (p=0.017) and decreased dorsal attention and DMN subnetwork connectivity (p = 0.016). Right-side stimulation increased interaction between posterior DMN and rFPCN during the semantic task (p=0.012), and between the somatomotor network and a DMN subnetwork during the attention task (p=0.059). Collectively, our results demonstrate that, rather than inducing local changes, cTBS influences large-scale network interactions in a task-specific manner. The observed patterns suggest that more complex cognitive tasks show increased responsiveness to stimulation, with more distributed changes across networks and distinct, hemisphere-specific patterns between task-positive and task-negative network interactions. Research Category and Technology and Methods Basic Research: 18. Functional Brain Imaging Keywords: network connectivity, cTBS, plasticity, default mode network
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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) | 0,002 | 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 ».