Predicting Motor Vigor from EEG Phase Amplitude Coupling (PAC) in Parkinson’s Disease: Effects of Dopaminergic Medication and Non-invasive Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impaired motor vigor is a defining characteristic of Parkinson’s disease (PD), yet the underlying brain mechanisms governing motor vigor (MV) remain unclear. Recent studies have suggested beta-gamma Phase-Amplitude Coupling (PAC) derived from the resting-state electroencephalogram (EEG) is a potential biomarker for PD that is modulated by Deep Brain Stimulation (DBS) and L-dopa treatment. Specifically, PAC has been suggested to be a marker of transitions between motor movements, as opposed to encoding the vigor of the current movement. Here, we comprehensively investigate the potential of various PAC interactions—across different frequency pairs—beyond the linear approaches typically employed to predict MV during motor tasks in PD and study the effects of dopaminergic medication and non-invasive Galvanic Vestibular Stimulation (GVS). We recorded EEG data from 20 PD patients and 22 healthy controls executing a simple, overlearned handgrip task. Subjects were tested on and off L-dopa medication and with and without GVS (multi-sine either 50-100Hz, 100-150Hz). In a preliminary linear (LASSO-based) analysis comparing various PACs and a broad range of commonly used EEG features, PAC features were found to be crucial for predicting MV approximately equally in PD and HC. Initial findings from the linear analysis showed PAC as a significant indicator for MV in both groups, although with variability in cross-validation that implied a complex, non-linear relationship between PAC and MV. To extensively investigate the PAC-MV relation, we used a deep convolutional neural network (PACNET)—developed based on pre-trained VGG-16 architecture—to estimate MV from PAC values. In both PD and HCs, delta-beta, theta-, alpha-, and beta-gamma PACs were important for MV prediction. In PD subjects, GVS affected delta-beta, theta-gamma-, and beta-gamma PACs role in MV prediction, which was sensitive to different GVS stimulation parameters. These PACs were also relevant for PD patients’ MV prediction after L-dopa medication. This study supports the hypothesis that EEG PAC across multiple frequency pairs, not just beta-gamma, predicts MV and not just motor transitions and can be a biomarker for assessing the impact of electrical stimulation and dopaminergic medication in PD. Our results suggest that PAC is involved in MV, in addition to a range of previously reported cognitive processes, including working and long-term memory, attention, language, and fluid intelligence. Non-linear approaches appear important for examining EEG PAC and behavior relations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».