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Fiche traitement

Neural Mechanisms of Spatial Representations Beyond the Self

Boston University Charles River Campus • Épilepsie

Suivi actif Non applicable

Résumé

Neural Mechanisms of Spatial Representations Beyond the Self est développé par Boston University Charles River Campus. Le traitement est actuellement en Non applicable. Il est associé à Épilepsie. Son objectif thérapeutique principal est Traitement symptomatique. Le statut actuel est : suivi actif.

À vérifier

Traitement symptomatique
Non applicable
Boston University Charles River Campus
United States
Spatial navigation is a fundamental human behavior, and deficits in navigational functions are among the hallmark symptoms of severe neurological disorders such as Alzheimer's disease. Understanding how the human brain processes and encodes spatial information is thus of critical importance for the development of therapies for affected patients. Previous studies have shown that the brain forms neural representations of spatial information, via spatially-tuned activity of single neurons (e.g., place cells, grid cells, or head direction cells), and by the coordinated oscillatory activity of cell populations. The vast majority of these studies have focused on the encoding of self-related spatial information, such as one's own location, orientation, and movements. However, everyday tasks in social settings require the encoding of spatial information not only for oneself, but also for other people in the environment. At present, it is largely unknown how the human brain accomplishes this important function, and how aspects of human cognition may affect these spatial encoding mechanisms. This project therefore aims to elucidate the neural mechanisms that underlie the encoding of spatial information and awareness of others. Specifically, the proposed research plan will determine how human deep brain oscillations and single-neuron activity allow us to keep track of other individuals as they move through our environment. Next, the project will determine whether these spatial encoding mechanisms are specific to the encoding of another person, or whether they can be used more flexibly to support the encoding of moving inanimate objects and even more abstract cognitive functions such as imagined navigation. Finally, the project will determine how spatial information is encoded in more complex real-world scenarios, when multiple information sources (e.g., multiple people) are present. To address these questions, intracranial medial temporal lobe activity will be recorded from two rare participant groups: (1) Participants with permanently implanted depth electrodes for the treatment of focal epilepsy through responsive neurostimulation (RNS), who provide a unique opportunity to record deep brain oscillations during free movement and naturalistic behavior; and (2) hospitalized epilepsy patients with temporarily implanted intracranial electrodes in the epilepsy monitoring unit (EMU), from whom joint oscillatory and single-neuron activity can be recorded.
2026-07-23

Début phase actuelle
Non disponible dans les sources synchronisées
Timeline clinique

Non applicable
Préclinique
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Approuvé

Objectif scientifique de l’étude

classification automatique vérifiable
Traitement symptomatique Confiance automatique : 66%

Description affichée depuis l’essai compatible NCT05406349, afin d’éviter le mélange entre plusieurs indications d’une même molécule.

Aucune incohérence majeure détectée entre la maladie, l’objectif et la description.

Transparence et qualité de la fiche

données vérifiables
ClassificationCohérente automatiquement
Confiance de la fiche100 %
Source principaleSource officielle ou publication indexée
Dernière vérification2026-07-23
Anomalies détectées0
Validation humaineValidation humaine non effectuée
Donnée issue d’une source Donnée normalisée automatiquement Interprétation algorithmique

Classification scientifique multi-axes

ne pas confondre statut et résultat
État de l’étudeRecrutement en cours
Disponibilité des résultatsRésultats à vérifier
InterprétationImpossible à déterminer
Niveau de preuveNon évaluable

Un essai terminé n’est pas nécessairement positif. Un essai arrêté n’est classé comme échec scientifique que lorsqu’un résultat ou une raison explicite le confirme.

Indicateurs factuels

sans score subjectif
Phase enregistréeNon applicable
Études associées1
Publications associées3
Statut consolidéSuivi actif

Aucune chance de succès, note d’innovation, potentiel thérapeutique ou probabilité de commercialisation n’est calculé tant qu’un modèle validé et des données suffisantes ne sont pas disponibles.

Historique factuel de la molécule

7 événement(s) daté(s)

Cette liste reprend uniquement les dates trouvées dans les registres et publications liés. Elle ne constitue pas une prévision.

DateÉvénementSource
2022-08-06Début de l’étudeNCT05406349Registre d’essai clinique
2026-07-23Dernière mise à jour des donnéesNeural Mechanisms of Spatial Representations Beyond the SelfBiomedical Watch
2026-08-13Création de l’enregistrementNCT05406349Registre d’essai clinique
2026-08-16PublicationLeft-right-alternating theta sweeps in entorhinal-hippocampal maps of space.Nature
2026-08-16PublicationDSAM: A deep learning framework for analyzing temporal and spatial dynamics in brain networks.Medical image analysis
2026-08-16PublicationInfrared and Visible Image Fusion Network Based on Self-Compensating Lightweight Convolution.Sensors (Basel, Switzerland)
2027-04-30Fin de l’étude prévue / enregistréeNCT05406349Registre d’essai clinique

Début phase actuelle
Non disponible dans les sources synchronisées
Essais cliniques liés

1 essai(s)
NCT Titre Phase Statut administratif Pays Sponsor
NCT05406349 Neural Mechanisms of Spatial Representations Beyond the Self Non applicable RECRUITING United States Boston University Charles River Campus

Publications liées

3 publication(s)

Publications liées

3 publication(s)
Titre PMID DOI Journal Date
Left-right-alternating theta sweeps in entorhinal-hippocampal maps of space. Voir source 39900625 10.1038/s41586-024-08527-1 Nature
DSAM: A deep learning framework for analyzing temporal and spatial dynamics in brain networks. Voir source 39892220 10.1016/j.media.2025.103462 Medical image analysis
Infrared and Visible Image Fusion Network Based on Self-Compensating Lightweight Convolution. Voir source 42356721 10.3390/s26123748 Sensors (Basel, Switzerland)

Sources officielles

liens de recherche
ClinicalTrials.gov PubMed EMA FDA CTIS

Dernière mise à jour des données : 2026-07-23

Ces sources sont proposées pour vérification. Les informations de la fiche doivent être confirmées dans les registres officiels ou les publications originales.

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Version : V150 Études : 3 024 Traitements : 3 427 Sociétés : 1 338 Centres : 36 352 Dernière synchronisation : 14 septembre 2026 15:37 Base mise à jour : 17 septembre 2026
Les synthèses, badges et classifications sont une aide à la lecture. Elles ne remplacent ni les registres officiels, ni les publications originales, ni l’avis d’un professionnel de santé.