Study of the excitation/inhibition balance in cerebral regions involved in an inhibitory control task : modeling from fMRI data and inversion.
Etude de la balance Excitatiοn/Ιnhibitiοn de régiοns cérébrales impliquées dans une tâche de cοntrôle inhibiteur : mοdélisatiοn de dοnnées οbtenues en Ιmagerie par Résοnance Μagnétique fοnctiοnnelle et inversiοn
Résumé
In psychology, inhibitory control is a cognitive mechanism that stops a motor, emotional orcognitive response from achieving a desired goal. At cerebral level, inhibitory control is associatedwith a network of brain regions, whose function may be measured using BOLD signals from fMRI.Prefrontal control regions lower the BOLD activity of target regions. fMRI provides an indirectmeasure of the activity of neurons. How can we then infer from fMRI data, neural excitatory andinhibitory (E/I) properties of brain regions involved in an inhibitory control task ?We start with a non-linear biophysical model that describes by region the temporal evolutionof neural excitatory and inhibitory activities (Naskar et al., 2021). These variations in activityproduce BOLD changes in each brain region. Analysis of this model enables us to : 1) identifyneural parameters of the E/I balance ; 2) show that increasing the BOLD activity of a controlregion does not lower the BOLD activity of a target region, since these regions are connected bytheir excitatory neurons only ; 3) propose a new connectivity architecture to enable this ; 4) studyhow the lowering of activity in the target region depends on the E/I balance in the target region.We then propose a new inversion procedure. We check its reliability through simulations, beforepresenting a proof-of-concept using real data from a subject during a Think/No-Think task, aparadigm used for studying the inhibitory control of memory intrusions (Mary et al., 2020).
En psychologie, le contrôle inhibiteur est un mécanisme cognitif qui permet de stopper une ré-ponse motrice, émotionnelle ou cognitive non adaptée pour la réalisation d’un but désiré. Au niveaucérébral, le contrôle inhibiteur est associé au fonctionnement en réseau de régions cérébrales, quipeut être mesuré à partir du signal BOLD en IRMf. Des régions de contrôle préfrontales abaissentl’activité BOLD de régions cibles. L’IRMf permet de mesurer de manière indirecte l’activité desneurones. Comment peut-on alors inférer à partir de données d’IRMf des propriétés excitatriceset inhibitrices (E/I) neurales au sein de régions cérébrales impliquées dans une tâche de contrôleinhibiteur ?Nous partons d’un modèle biophysique non linéaire, hiérarchique qui décrit les évolutions tempo-relles des activités neurales excitatrice et inhibitrice par région (Naskar et al., 2021). Ces varia-tions d’activité produisent des changements BOLD dans chaque région cérébrale. L’analyse de cemodèle nous permet de : 1) identifier des paramètres neuraux de la balance E/I ; 2) montrer quel’augmentation d’activité BOLD d’une région de contrôle ne permet pas d’abaisser l’activité BOLDd’une région cible parce que les régions sont connectées par leurs neurones excitateurs uniquement ;3) proposer une nouvelle architecture de connectivité pour le permettre ; 4) étudier comment labaisse d’activité de la région cible dépend de la balance E/I dans la cible. Nous proposons alorsune nouvelle procédure d’inversion. Nous en vérifions la fiabilité avec des simulations, avant deprésenter une preuve de concept sur les données d’un sujet pendant une tâche de Think/NoThink,un paradigme d’étude du contrôle inhibiteur des intrusions mnésiques (Mary et al., 2020).
Mots clés
Domaines
- Psychologie
- Imagerie médicale
- Psychologie et comportements
- Machine Learning [stat.ML]
- Modélisation et simulation
- Analyse fonctionnelle [math.FA]
- Equations aux dérivées partielles [math.AP]
- Physique mathématique [math-ph]
- Systèmes dynamiques [math.DS]
- Biophysique [physics.bio-ph]
- Adaptation et Systèmes auto-organisés [nlin.AO]
- Neurosciences
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