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Enregistrement W4414342944 · doi:10.1101/2025.09.09.25335363

The effects of intracranial stimulation on local neurovascular responses in humans

2025· preprint· en· W4414342944 sur OpenAlexaff
Artur Vetkas, Srdjan Sumarac, Reese Clinton, Emily Haniff, Alexandre Boutet, Can Sarica, Xilin Liu, Mojgan Hodaie, Taufik A. Valiante, Suneil K. Kalia, Andrés M. Lozano, William D. Hutchison, Luka Milosevic

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubthalamic nucleusNeurovascular bundleDeep brain stimulationStimulationGlobus pallidusMicrostimulationBasal gangliaElectrophysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Deep brain stimulation (DBS) is used to treat neurological and psychiatric disorders by modulating neuronal circuits. However, other mechanisms of DBS, such as the effects of electrical stimulation on the neurovascular unit remain poorly understood due to limitations of capturing microvascular changes near implanted leads. This motivated us to investigate electrophysiological surrogates of vascular dynamics in response to intraoperative microstimulation. Methods Microelectrode recordings (n = 193; 108 patients) were obtained during DBS implantation surgery from two electrodes (∼600 µm apart) before and after microstimulation through one electrode. Linear mixed models assessed cardioballistic waveform (CBW) amplitude changes following low-frequency (LFS, 1 Hz) or high-frequency stimulation (HFS, 100 Hz), with comparisons across basal ganglia regions and in white matter. An analytical model interpreted CBW amplitudes as pressure-driven vessel wall expansion, enabling estimation of stimulation-evoked vasodilation and cerebral blood flow. Results CBW amplitudes increased significantly after HFS at the stimulating electrode, but not at the non-stimulating electrode or after LFS. Significant region-specific effects were observed in the ventral intermediate nucleus (Vim; 107 ± 13%), subthalamic nucleus (STN; 79 ± 7%), and globus pallidus internus (GPi; 78 ± 8%), but not in white matter (50 ± 14%) or substantia nigra (45 ± 8%). Modelling showed that the mean 88% CBW increase across Vim, STN, and GPi corresponds to an acute increase in cerebral blood flow. Conclusion Intracranial CBW recordings reveal that high-frequency DBS evokes region-specific vascular responses which can be modelled as substantial increases in local blood flow, establishing CBW amplitude as a novel biomarker of subcortical hemodynamics, and a potential therapeutic modality.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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