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Enregistrement W4406292622 · doi:10.1101/2025.01.11.632528

Understanding the high-order network plasticity mechanisms of ultrasound neuromodulation

2025· preprint· en· W4406292622 sur OpenAlexaff
Marilyn Gatica, Cyril Atkinson-Clément, Carlos Coronel‐Oliveros, Mohammad Alkhawashki, Pedro A. M. Mediano, Enzo Tagliazucchi, Fernando E. Rosas, Marcus Kaiser, Giovanni Petri

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilShanghai Jiao Tong University
Mots-clésNeuromodulationOrder (exchange)PlasticityNeuroscienceComputer sciencePsychologyBusinessMaterials scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is an emerging non-invasive neuromodulation technique, offering a potential alternative to pharmacological treatments for psychiatric and neurological disorders. While functional analysis has been instrumental in characterizing TUS effects, understanding the underlying mechanisms remains a challenge. Here, we developed a whole-brain model to represent functional changes as measured by fMRI, enabling us to investigate how TUS-induced effects propagate throughout the brain with increasing stimulus intensity. We implemented two mechanisms: one based on anatomical distance and another on broadcasting dynamics, to explore plasticity-driven changes in specific brain regions. Finally, we highlighted the role of higher-order functional interactions in localizing spatial effects of off-line TUS at two target areas—the right thalamus and inferior frontal cortex—revealing distinct patterns of functional reorganization. This work lays the foundation for mechanistic insights and predictive models of TUS, advancing its potential clinical applications. Significance Statement Transcranial ultrasound stimulation (TUS) offers a non-invasive approach to modulating brain activity, holding promise for treating psychiatric and neurological disorders. Despite its potential, the mechanisms underlying its effects remain poorly understood. By integrating human fMRI data with whole-brain computational models, we identified how high-order functional interactions localize and propagate TUS-induced effects from local to global brain scales. This work introduces two mechanisms—distance-based propagation and diffusion-like broadcasting—that predict functional plasticity changes, providing a foundation for understanding and optimizing the biological and cognitive outcomes of TUS. Our findings offer critical insights into the dynamics of neuromodulation, bridging experimental results and clinical applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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