Exercise enhances hippocampal-cortical ripple interactions in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physical exercise acutely improves hippocampus-dependent memory. Whereas animal studies have offered cellular- and synaptic-level accounts of these effects, human neuroimaging studies show that exercise improves hippocampal-cortical connectivity at the macroscale level. However, the neurophysiological basis of exercise-induced effects on hippocampal-cortical circuits remains unknown. Experimental evidence supports that hippocampal sharp wave-ripples (SWR) play a critical role in learning and memory. Coupling between SWRs in the hippocampus and neocortex may reflect modulations in inter-regional connectivity required by mnemonic processes. Here, we examine the hypothesis that exercise modulates hippocampal-cortical ripple dynamics in the human brain. We performed intracranial recordings in epilepsy patients undergoing pre-surgical evaluation, during awake resting state, before and after an exercise session. Exercise increased ripple rate in the hippocampus. Exercise also enhanced the coupling and phase-synchrony between cortical ripples in the limbic and the default mode (DM) cortical networks and hippocampal SWRs. Further, higher heart rate during exercise, reflecting exercise intensity, was related to a subsequent increase in resting state ripples across specific cortical networks including the DMN. These results offer the first direct evidence that a single exercise session elicits changes in ripple events, a well-established neurophysiological marker of mnemonic processing. The characterization and anatomical distribution of the described modulation points to hippocampal ripples as a potential mechanism by which exercise elicits its reported short-term effects in cognition.
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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 ».