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Enregistrement W4406818105 · doi:10.1101/2025.01.24.634315

Motor cortical circuits are uniquely impacted by different exercise intensities

2025· preprint· en· W4406818105 sur OpenAlexaff
Nesrine Harroum, Layale Youssef, Louna Bohbot, Hamid Moha ou Maati, Marie Joubert, Benjamin Pageaux, Jason L. Neva

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyElectronic circuitPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceEngineeringElectrical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Acute aerobic exercise (AEX) can enhance motor learning and promote neuroplasticity. However, the effect of AEX intensity on primary motor cortex (M1) excitability has not been systematically examined. Hence, the dose-response relationship between AEX intensity and M1 excitability modulation remains unclear. This study investigated the impact of AEX intensity on distinct M1 circuits using transcranial magnetic stimulation (TMS). Thirty right-handed adults underwent four experimental sessions: rest (control), light (LIIT), moderate (MIIT), and high-intensity interval training (HIIT) AEX. AEX intensity was prescribed with the heart rate reserve (HRR) method, and the interval cycling sessions consisted of alternating between 3 min at the target intensity (LIIT: 35% HRR; MIIT: 55% HRR; HIIT: 80% HRR) and 2 min of active recovery (25% HRR) for 20 min total. We performed TMS measures before (Pre), immediately post (Post 0 ), and 20 min post (Post 20 ) AEX/rest to assess modulation of corticospinal excitability and GABAergic inhibition as measured by short interval-intracortical inhibition (SICI). This study found that: (1) HIIT and MIIT increased corticospinal excitability, with HIIT eliciting a sustained increase; and (2) all AEX intensities (LIIT, MIIT and HIIT) decreased SICI, with the greatest sustained reduction following MIIT. Also, there was a greater reduction in GABAergic inhibition when measured with anterior-posterior than posterior-anterior TMS current following MIIT. Collectively, our results demonstrate the impact of HIIT and MIIT to enhance corticospinal excitability and reduce GABAergic inhibition in M1. This study provides evidence for a dose-response effect of AEX intensity on the modulation of distinct motor cortical circuits. KEY POINTS SUMMARY Acute aerobic exercise (AEX) is known to modulate primary motor cortex (M1) excitability, but the effect of AEX intensity is unclear. This study examined the impact of light-, moderate-, and high-intensity interval training (LIIT, MIIT, HIIT) AEX and rest (non-AEX, control) on distinct M1 cortical circuits using transcranial magnetic stimulation (TMS). HIIT induced a sustained increase in M1 output excitability, MIIT induced a transient increase, and LIIT showed no effect. All exercise intensities (LIIT, MIIT and HIIT) decreased GABAergic inhibition, as measured by short-interval intracortical inhibition (SICI), with MIIT showing a sustained decrease. SICI measured with an anterior-to-posterior TMS current demonstrated greater GABAergic disinhibition compared to posterior-to-anterior TMS current following MIIT. This study demonstrates a nuanced dose-response impact of AEX intensity on distinct M1 cortical circuits.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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