Effects of Ketamine on Frontoparietal Interactions in a Rule-Based Antisaccade Task in Macaque Monkeys
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive control is engaged by working memory processes and high-demand situations like antisaccade, where one must suppress a prepotent response. While it is known to be supported by the frontoparietal control network, how intra- and interareal dynamics contribute to cognitive control processes remains unclear. N -Methyl- d -aspartate glutamate receptors (NMDARs) play a key role in prefrontal dynamics that support cognitive control. NMDAR antagonists, such as ketamine, are known to alter task-related prefrontal activities and impair cognitive performance. However, the role of NMDAR in cognitive control-related frontoparietal dynamics remains underexplored. Here, we simultaneously recorded local field potentials and single-unit activities from the lateral prefrontal (lPFC) and posterior parietal cortices (PPC) in two male macaque monkeys during a rule-based antisaccade task, with both rule-visible (RV) and rule-memorized (RM) conditions. In addition to altering the E/I balance in both areas, ketamine had a negative impact on rule coding in true oscillatory activities. It also reduced frontoparietal coherence in a frequency- and rule-dependent manner. Granger prediction analysis revealed that ketamine induced an overall reduction in bidirectional connectivity. Among antisaccade trials, a greater reduction in lPFC–PPC connectivity during the delay period preceded a greater delay in saccadic onset under the RM condition and a greater deficit in performance under the RV condition. Lastly, ketamine compromised rule coding in lPFC neurons in both RV and RM conditions and in PPC neurons only in the RV condition. Our findings demonstrate the utility of acute NMDAR antagonists in understanding the mechanisms through which frontoparietal dynamics support cognitive control processes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».