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Enregistrement W4414051607 · doi:10.1162/imag.a.159

Mapping hand function with simultaneous brain–spinal cord functional MRI

2025· article· en· W4414051607 sur OpenAlexafffund
Valeria Oliva, Sandrine Bédard, Merve Kaptan, Dario Pfyffer, Brett Chy, Susanna Aufrichtig, Nazrawit Berhe, Akshay Chaudhari, Suzanne Tharin, Serena S. Hu, John K. Ratliff, Zachary A. Smith, Andrew Smith, Gary H. Glover, Sean Mackey, Christine Law, Kenneth A. Weber

Notice bibliographique

RevueImaging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBoettcher FoundationNational Science FoundationStanford Research Computing Center, Stanford UniversityNational Institute of Child Health and Human DevelopmentIstituto Superiore di SanitàSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSpinal cordFinger tappingSpinal cord injurySensory systemCentral nervous systemMotor controlMotor systemFunctional magnetic resonance imagingCord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hand motor control depends on intricate brain-spinal cord interactions that regulate muscle activity. Hand function can be disrupted by injury to the brain, spinal cord, and peripheral nerves leading to weakness and impaired coordination. Functional MRI (fMRI) can map motor-related neural activity and potentially characterize the mechanisms underlying hand weakness and diminished coordination. Although brain motor control has been extensively studied, spinal cord mechanisms remain less explored. Here we use simultaneous brain-spinal cord fMRI to map neural activity related to hand strength and dexterity across the central nervous system using force matching and finger tapping tasks. We performed simultaneous brain-spinal cord fMRI in 28 right-handed healthy volunteers (age: 40.0 ± 13.8 years, 14 females, 14 males) using a 3T GE scanner. Participants performed a force-matching task at 10%, 20%, and 30% of maximum voluntary contraction. For the finger tapping task, participants completed button presses for three task levels: single-digit response with the second digit only, single-digit response with all digits in a sequential order, and single-digit response with all digits in a random order. Brain and spinal cord images were processed separately and assessed both activations and deactivations. Region of interest (ROI) analyses were also conducted to explore localized changes in activation across the task levels. Both tasks elicited activation in motor and sensory regions of the brain and spinal cord, with graded responses in the left primary motor (M1), left primary sensory (S1) cortex, and right spinal cord gray matter across task levels. Deactivation of the right M1 and S1 was also present for both tasks. Deactivation of the left spinal cord gray matter that scaled with task level was seen in the force matching task. The ROI analysis findings complemented the group level activity maps. Our study provides a detailed map of brain-spinal cord interactions in hand function, revealing graded neural activation and deactivation patterns across motor and sensory regions. Right M1 deactivation is likely evidence of interhemispheric inhibition that restricts extraneous motor output during unilateral tasks. For force matching, the deactivation of the left ventral and dorsal horns of the spinal cord provides the first evidence that the inhibition of motor areas during a unilateral motor task extends to the spinal cord. Whether this inhibition results from direct descending modulation from the brain or interneuronal inhibition in the spinal cord remains to be interrogated. These findings expand our understanding of central motor control mechanisms and could inform rehabilitation strategies for individuals with motor impairments. This approach may offer a foundation for studying motor dysfunction in conditions such as stroke, spinal cord injury, and neurodegenerative diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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