Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
MC
Mark Connolly
Author with expertise in Deep Brain Stimulation for Neurological Disorders
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(100% Open Access)
Cited by:
12
h-index:
13
/
i10-index:
18
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Irregular optogenetic stimulation waveforms can induce naturalistic patterns of hippocampal spectral activity

Eric Cole et al.Sep 22, 2022
Abstract Introduction Brain stimulation is a fundamental and effective therapy for neurological diseases including Parkinson’s disease, essential tremor, and epilepsy. One key challenge in delivering effective brain stimulation is identifying the stimulation parameters, such as the amplitude, frequency, contact configuration, and pulse width, that induce an optimal change in symptoms, behavior, or neural activity. Most clinical and translational studies use constant-frequency pulses of stimulation, but stimulation with irregular pulse patterns or non-pulsatile waveforms might induce unique changes in neural activity that could enable better therapeutic responses. Here, we comprehensively evaluate several optogenetic stimulation waveforms, report their differing effects on hippocampal spectral activity, and compare these induced effects to activity recorded during natural behavior. Methods Sprague-Dawley rats were prepared for pan-neuronal excitatory optogenetic stimulation of the medial septum (hSyn-ChR2) and 16-channel microelectrode recording in CA1 and CA3 layers of the hippocampus. We performed grid and random sampling of the parameters comprising several stimulation waveforms, including standard pulse, nested pulse, sinusoid, double sinusoid, and Poisson pulse waveforms. Results We comprehensively report the effects of changing stimulation parameters in these parameter spaces on two key biomarkers of hippocampal function, theta (4-10 Hz) and gamma (32-50 Hz) power. Similarly, robust excitation of hippocampal gamma power was observed across all waveforms, whereas no set of stimulation parameters was sufficient to consistently increase power in the theta band beyond baseline levels of activity (despite the prominent role of the medial septum in pacing hippocampal theta oscillations). Using a manifold learning algorithm to compare high-dimensional neural activity, we show that irregular stimulation patterns produce differing effects with respect to multi-band patterns of activity and can induce activity patterns that more closely resemble activity recorded during natural behavior than conventional parameters. Conclusion Our counter-intuitive findings – that stimulation of the medial septum ubiquitously does not increase hippocampal theta power, and that different waveforms have similar effects on single power bands – contradict recent trends in brain stimulation research, necessitating greater caution and fewer mechanistic assumptions as to how a given stimulation target or waveform will modulate a neurophysiological biomarker of disease. We also reveal that irregular stimulation patterns can have biomimetic utility, promoting their exploration in medical applications where inducing a particular activity pattern can have therapeutic benefit. Last, we demonstrate a scalable data-driven analysis strategy that can make the discovery of such physiologically informed temporal stimulation patterns more empirically tractable in translational settings.
0

SAFE-OPT: A Bayesian optimization algorithm for learning optimal deep brain stimulation parameters with safety constraints

Eric Cole et al.Feb 16, 2024
Abstract To treat neurological and psychiatric diseases with deep brain stimulation, a trained clinician must select parameters for each patient by monitoring their symptoms and side-effects in a months-long trial-and-error process, delaying optimal clinical outcomes. Bayesian optimization has been proposed as an efficient method to quickly and automatically search for optimal parameters. However, conventional Bayesian optimization does not account for patient safety and could trigger unwanted or dangerous side-effects. In this study we develop SAFE-OPT, a Bayesian optimization algorithm designed to learn subject-specific safety constraints to avoid potentially harmful stimulation settings during optimization. We prototype and validate SAFE-OPT using a rodent multielectrode stimulation paradigm which causes subject-specific performance deficits in a spatial memory task. We first use data from an initial cohort of subjects to build a simulation where we design the best SAFE-OPT configuration for safe and accurate searching in silico . We then deploy both SAFE-OPT and conventional Bayesian optimization in new subjects in vivo , showing that SAFE-OPT can find an optimally high stimulation amplitude that does not harm task performance with comparable sample efficiency to Bayesian optimization and without selecting amplitude values that exceed the subject’s safety threshold. The incorporation of safety constraints will provide a key step for adopting Bayesian optimization in real-world applications of deep brain stimulation.
2

The Entrainment of the Substantia Nigra During Temporal Lobe Seizures is Dependent on the Seizure Onset Pattern

Mark Connolly et al.Jun 6, 2023
Temporal lobe epilepsy (TLE) is the most common form of drug-resistant epilepsy. A major focus of human and animal studies on TLE network has been the limbic circuit. However, there is also evidence suggesting an active role of the basal ganglia in the propagation and control of temporal lobe seizures. Here, we characterize the involvement of the substantia nigra (SN) and somatosensory cortex (SI) during TL seizures induced in two nonhuman primates. The seizure onset and offset patterns were manually classified and spectral power and coherence were calculated. We then compared the 3-second segments recorded in preictal, onset, offset and postictal periods based on the seizure onset and offset patterns. Our results demonstrated an involvement of the SN and SI dependent on the seizure onset and offset pattern. We found that low amplitude fast activity (LAF) and high amplitude slow activity (HAS) onset patterns were associated with an increase in activity of the SN while the change in activity was limited to LAF seizures in the SI. However, the increase in HPC/SN coherence was specific to the farther-spreading LAF onset pattern. As for the role of the SN in seizure cessation, we observed that the coherence between the HPC/SN was reduced during burst suppression (BS) compared to other termination phases. Additionally, we found that this coherence returned to normal levels after the seizure ended, with no significant difference in post-ictal periods among the three types of seizure offsets. This study constitutes the first demonstration of TL seizures entraining the SN in the primate brain. Moreover, these findings provide evidence that this entrainment is dependent on the onset and offset pattern and support the hypothesis that the SN might play a role in the maintenance and termination of some specific temporal lobe seizure.