Probing hippocampal stimulation in experimental temporal lobe epilepsy with functional MRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Electrical neurostimulation is a potentially effective therapy in epilepsy but the optimal approach is not yet clear. The parameter space is wide and the effects of different stimulations are not immediately obvious. Functional MRI (fMRI) can reveal which brain areas are affected by stimulation and help understand the induced effects. However, simultaneous deep brain stimulation (DBS)-fMRI examinations in patients are rare and the possibility to investigate multiple stimulation protocols is limited. Preclinical stimulation-fMRI studies can provide predictive value and help identify optimal neurostimulation parameters. Objective To systematically investigate the brain-wide responses to hippocampal electrical stimulations in a mouse model of mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) using fMRI. Methods We applied electrical stimulation in the intrahippocampal kainate mouse model of mTLE and assessed the effect of different stimulation amplitudes (80-230 µA) and frequencies (1-100 Hz). In addition, the effect of prolonged 1 Hz stimulation was explored. Saline-injected mice served as controls. Results Varying the stimulation amplitudes had little effect on the resulting activation patterns. Low frequency stimulation led to a local response at the stimulation site only, whereas high frequency resulted in a spread of activation from the hippocampal formation into cortical and frontal areas. Prolonged low frequency stimulation reduced excitability. Conclusions While the amplitude parameter offers little opportunity to vary the outcome, the frequency represented the key parameter and determined whether the induced activation remained local or spread across the brain. This is in line with the few DBS-fMRI results obtained in epilepsy patients demonstrating the translational value of fMRI.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».