Insights into Parkinson's disease from computational models of the basal ganglia.
Insights into Parkinson's disease from computational models of the basal ganglia.
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DOI：
10.1136/jnnp-2017-315922
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发表时间：
2018-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dreyer JK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Humphries MD;Obeso JA;Dreyer JK
运动障碍源于神经回路多种变化的复杂相互作用。这些疾病的成功治疗可以以无数方式与这些复杂的变化相互作用，因此，它们的作用机制和症状的改善还不完全清楚。使用帕金森氏病作为一个案例研究，我们在这里回顾计算模型是如何驯服这种复杂性的一个重要工具，跨致病机制，随之而来的神经动力学和治疗。对于机制，我们回顾了模型，捕捉失去多巴胺对基底神经节功能的影响;对于动力学，我们讨论了模型，这些模型改变了我们对帕金森病基底神经节中β波段（15-30 Hz）振荡如何出现的理解。对于治疗，我们触及了计算建模工作的广度，试图了解脑深部电刺激的治疗作用。总的来说，来自各个描述层次的模型为帕金森病的病因、症状和治疗提供了令人信服的解释。
Movement disorders arise from the complex interplay of multiple changes to neural circuits. Successful treatments for these disorders could interact with these complex changes in myriad ways, and as a consequence their mechanisms of action and their amelioration of symptoms are incompletely understood. Using Parkinson’s disease as a case-study, we review here how computational models are a crucial tool for taming this complexity, across causative mechanisms, consequent neural dynamics, and treatments. For mechanisms, we review models that capture the effects of losing dopamine on basal ganglia function; for dynamics, we discuss models that have transformed our understanding of how beta- band (15-30 Hz) oscillations arise in the parkinsonian basal ganglia. For treatments, we touch on the breadth of computational modelling work trying to understand the therapeutic actions of deep brain stimulation. Collectively, models from across all levels of description are providing a compelling account of the causes, symptoms, and treatments for Parkinson’s disease.
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影响因子：
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作者：
Dreyer, Jakob K.
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Dreyer, Jakob K.
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Borghammer, Per
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