Parametrizing alternating current stimulation for neuromodulation
Notice bibliographique
Résumé
The clinical use of alternating current stimulation (ACS) has been confounded by heterogeneity in patient responses. Optimization of this treatment requires understanding the dependence of neuronal responses on ACS parameters. We sought to characterize neuronal responses across varying ACS frequencies and amplitudes and assess the extent to which changes in neuronal activity persist beyond the cessation of the stimulation, thereby informing ACS optimization pathways and evaluating the potential for sustained neuromodulation. We delivered subcutaneous ACS while recording intracortical electrophysiological activity in adult rats. We applied ACS for 1 or 20 minutes and analyzed ensuing spiking activity, power spectra, and low-frequency to high-frequency phase-amplitude coupling (LF-HF PAC). Both durations of ACS elicited a modulation of firing patterns (either in rate or entrainment) in most neurons, in a stimulation frequency- and amplitude-dependent manner. Changes in firing rate were more frequent, albeit modest, whereas changes in entrainment were rarer, but pronounced. Increasing ACS amplitude or frequency increased the degree of entrainment. Further, entrainment changes persisted beyond the 20-minute ACS, at half their online level. Neuronal power and LF-HF PAC increased proximal to excited, but decreased near suppressed neurons. Neuronal entrainment was observed alongside decreased power and LF-HF PAC. The prominent entrainment response to prolonged high-frequency ACS observed here supports the potential of ACS for facilitating signal integration and promoting functional reorganization via spike timing-dependent plasticity. In turn, we found broader temporal windows of excitation under low ACS frequencies engendered greater variability in spike timing, which may be utilized to reduce hypersynchronous or task-irrelevant activity.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».