Translation of monosynaptic circuits underlying amygdala fMRI neurofeedback training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background fMRI neurofeedback targeting the amygdala is a promising therapeutical tool in psychiatry. It induces resting-state functional connectivity (rsFC) changes between the amygdala and regions of the salience and default mode networks (SN and DMN, respectively). We hypothesize these rsFC changes happen on the amygdala’s underlying anatomical circuits. Methods We used the coordinates from regions of interest (ROIs) from studies showing pre-to-post-neurofeedback changes in rsFC with the left amygdala. Using a cross-species brain parcellation, we identified the homologous locations in non-human primates. We injected bidirectional tracers in the amygdala of adult macaques and used bright- and dark-field microscopy to identify cells and axon terminals in each ROI. We also performed additional injections in specific ROIs to validate the results following amygdala injections and delineate potential disynaptic pathways. Finally, we used high-resolution diffusion MRI data from four post-mortem macaque brains and one in vivo human brain to translate our findings to the neuroimaging domain. Results The amygdala had significant monosynaptic connections with all the SN and DMN ipsilateral ROIs. Amygdala connections with the DMN contralateral ROIs are disynaptic through the hippocampus and parahippocampal gyrus. Diffusion MRI in both species benefitted from using the ground-truth tracer data to validate its findings, as we identified false-negative ipsilateral and false-positive contralateral connectivity results. Conclusions Amygdala neurofeedback modulates the SN and DMN through monosynaptic connections and disynaptic pathways - including hippocampal structures involved in the neurofeedback task. Neurofeedback may be a tool for rapid modulation and reinforcement of these anatomical connections, leading to clinical improvement.
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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 ».