Distinct cellular processes drive motor skill learning in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research, the biological mechanisms by which motor skills consolidate in the human brain remain poorly understood. Diffusion MRI provides a unique opportunity to probe biological processes non-invasively, as water displacements occur on the micrometer scale. Using diffusion tensor imaging (DTI), our team showed that motor sequence learning (MSL) induces microstructural changes in the hippocampus and key motor regions, suggesting that declarative and procedural systems may operate as part of the same network. Yet DTI cannot identify the cellular source of these changes, leaving open whether they reflect structural plasticity -remodeling of dendritic and astrocytic processes described in rodents- or transient homeostatic responses that accompany learning -neuronal and astrocytic swelling. Here, we combined ultra-high-gradient diffusion MRI with the compartment-based Soma and Neurite Density Imaging (SANDI) model to disentangle the cellular basis of motor skill memory consolidation. DTI showed that MSL induced rapid microstructural changes in the hippocampus, precuneus, and motor regions, but only those in the precuneus and posterior parietal cortex (PPC) persisted overnight. SANDI revealed that DTI changes were driven by two distinct cellular processes: a transient enlargement of the cell soma across all regions consistent with a short-lived homeostatic response, and a sustained rise in cell-process density restricted to the precuneus and PPC, compatible with structural plasticity. By decomposing diffusion signals into their cellular sources, our work disambiguates transient and enduring processes, providing the first non-invasive evidence for the cellular basis of human motor memory consolidation and a framework for studying neuroplasticity in vivo.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».