Effects of ketamine on frontoparietal interactions during working memory in macaque monkeys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Schizophrenia is known as a syndrome of dysconnection among brain regions. As a model for this syndrome, low doses of N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor antagonists, such as ketamine, produce schizophrenia-like symptoms and cognitive deficits in healthy humans and animals. One of such deficits is impaired working memory, a process that engages an extended network of both frontal and parietal areas. While ketamine is known to disrupt working memory by altering both spiking and oscillatory activities in the lateral prefrontal cortex (lPFC), it remains unknown whether NMDA receptor antagonists also produce frontoparietal dysconnection during working memory processes. Here, we simultaneously recorded both single unit activities and local field potentials from lPFC and posterior parietal cortex (PPC) in macaque monkeys during a rule-based working memory task. Like previous work in the lPFC alone, we found that ketamine compromised delay-period rule coding in single neurons and reduced low-frequency oscillations in the PPC. Furthermore, ketamine reduced task-related connectivity in both fronto-parietal and parieto-frontal directions. Consistent with this, ketamine also weakened interareal coherence between spiking and low-frequency oscillatory activities. Our findings demonstrate the utility of acute NMDA receptor antagonist in simulating a syndrome of dysconnection and support this model in its potential for the exploration of novel treatment strategies for schizophrenia.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».