eLife Assessment: A dynamical computational model of theta generation in hippocampal circuits to study theta-gamma oscillations during neurostimulation
Notice bibliographique
Résumé
Neurostimulation of the hippocampal formation has shown promising results for modulating memory but the underlying mechanisms remain unclear. In particular, the effects on hippocampal theta-nested gamma oscillations and theta phase reset, which are both crucial for memory processes, are unknown. Moreover, these effects cannot be investigated using current computational models, which consider theta oscillations with a fixed amplitude and phase velocity. Here, we developed a novel computational model that includes the medial septum, represented as a set of abstract Kuramoto oscillators producing a dynamical theta rhythm with phase reset, and the hippocampal formation, composed of biophysically-realistic neurons and able to generate theta-nested gamma oscillations under theta drive. We showed that, for theta inputs just below the threshold to induce self-sustained theta-nested gamma oscillations, a single stimulation pulse could switch the network behavior from non-oscillatory to a state producing sustained oscillations. Next, we demonstrated that, for a weaker theta input, pulse train stimulation at the theta frequency could transiently restore seemingly physiological oscillations. Importantly, the presence of phase reset influenced whether these two effects depended on the phase at which stimulation onset was delivered, which has practical implications for designing neurostimulation protocols that are triggered by the phase of ongoing theta oscillations. This novel model opens new avenues for studying the effects of neurostimulation on the hippocampal formation. Furthermore, our hybrid approach that combines different levels of abstraction could be extended in future work to other neural circuits that produce dynamical brain rhythms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».