Linking Age Changes in Human Cortical Microcircuits to Impaired Brain Function and <scp>EEG</scp> Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Human brain aging involves a variety of cellular and synaptic changes, but how these changes affect brain function and signals remains poorly understood due to experimental limitations in humans, meriting the use of detailed computational models. We identified key human cellular and synaptic changes occurring with age from previous studies, including a loss of inhibitory cells, NMDA receptors, and spines. We integrated these changes into our detailed human cortical microcircuit models and simulated activity in middle age (~50 years) and older (~70 years) microcircuits, and linked the altered mechanisms to reduced spike rates and impaired signal detection. We then simulated EEG potentials arising from the microcircuit activity and found that the emergent power spectral changes due to these aging cellular mechanisms reproduced most of the resting-state EEG biomarkers seen in human aging, including reduced aperiodic offset, exponent, and periodic peak center frequency. Using machine learning, we demonstrated that the changes to the cellular and synaptic aging mechanisms can be estimated accurately from the simulated EEG aging biomarkers. Our results link cellular and synaptic mechanisms of aging with impaired cortical function and physiological biomarkers in clinically relevant brain signals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».