Information Rate in Humans during Visuomotor Tracking

Previous investigations concluded that the human brain’s information processing rate remains fundamentally constant, irrespective of task demands. However, their conclusion rested in analyses of simple discrete-choice tasks. The present contribution recasts the question of human information rate within the context of visuomotor tasks, which provides a more ecologically relevant arena, albeit a more complex one. We argue that, while predictable aspects of inputs can be encoded virtually free of charge, real-time information transfer should be identified with the processing of surprises. We formalise this intuition by deriving from first principles a decomposition of the total information shared by inputs and outputs into a feedforward, predictive component and a feedback, error-correcting component. We find that the information measured by the feedback component, a proxy for the brain’s information processing rate, scales with the difficulty of the task at hand, in agreement with cost-benefit models of cognitive effort

Long-term effects of coronavirus disease 2019 on diabetes complications and mortality in people with diabetes:Two cohorts in the UK and Hong Kong

AIM: To evaluate the long-term associations between coronavirus disease 2019 (COVID-19) and diabetes complications and mortality, in patients with diabetes. MATERIALS AND METHODS: People with diabetes diagnosed with COVID-19 infection (exposed group), from 16 March 2020 to 31 May 2021 from the UK Biobank (UKB cohort; n = 2456), and from 1 April 2020 to 31 May 2022 from the electronic health records in Hong Kong (HK cohort; n = 80 546), were recruited. Each patient was randomly matched with participants with diabetes but without COVID-19 (unexposed group), based on age and sex (UKB, n = 41 801; HK, n = 391 849). Patients were followed for up to 18 months until 31 August 2021 for UKB, and up to 28 months until 15 August 2022 for HK. Characteristics between cohorts were further adjusted with Inverse Probability Treatment Weighting. Long-term association of COVID-19 with multi-organ disease complications and all-cause mortality after 21 days of diagnosis was evaluated by Cox regression. RESULTS: Compared with uninfected participants, patients with COVID-19 infection with diabetes were consistently associated with higher risks of cardiovascular diseases (coronary heart disease [CHD]: hazard ratio [HR] [UKB]: 1.6 [95% confidence interval {CI}: 1.0, 2.4], HR [HK]: 1.2 [95% CI: 1.0, 1.5]; and stroke: HR [UKB]: 2.0 [95% CI: 1.1, 3.6], HR [HK]: 1.5 [95% CI: 1.3, 1.8]), microvascular disease (end stage renal disease: HR [UKB]: 2.1 [95% CI: 1.1, 4.0], HR [HK]: 1.2 [95% CI: 1.1, 1.4]) and all-cause mortality (HR [UKB]: 4.6 [95% CI: 3.8, 5.5], HR [HK]: 2.6 [95% CI: 2.5, 2.8]), in both cohorts. CONCLUSIONS: COVID-19 infection is associated with long-term increased risks of diabetes complications (especially cardiovascular complications, and mortality) in people with diabetes. Monitoring for signs/symptoms of developing these long-term complications post-COVID-19 infection in the infected patient population of people with diabetes may be beneficial in minimizing their morbidity and mortality

DPHL: A DIA Pan-human Protein Mass Spectrometry Library for Robust Biomarker Discovery

To address the increasing need for detecting and validating protein biomarkers in clinical specimens, mass spectrometry (MS)-based targeted proteomic techniques, including the selected reaction monitoring (SRM), parallel reaction monitoring (PRM), and massively parallel data-independent acquisition (DIA), have been developed. For optimal performance, they require the fragment ion spectra of targeted peptides as prior knowledge. In this report, we describe a MS pipeline and spectral resource to support targeted proteomics studies for human tissue samples. To build the spectral resource, we integrated common open-source MS computational tools to assemble a freely accessible computational workflow based on Docker. We then applied the workflow to generate DPHL, a comprehensive DIA pan-human library, from 1096 data-dependent acquisition (DDA) MS raw files for 16 types of cancer samples. This extensive spectral resource was then applied to a proteomic study of 17 prostate cancer (PCa) patients. Thereafter, PRM validation was applied to a larger study of 57 PCa patients and the differential expression of three proteins in prostate tumor was validated. As a second application, the DPHL spectral resource was applied to a study consisting of plasma samples from 19 diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) patients and 18 healthy control subjects. Differentially expressed proteins between DLBCL patients and healthy control subjects were detected by DIA-MS and confirmed by PRM. These data demonstrate that the DPHL supports DIA and PRM MS pipelines for robust protein biomarker discovery. DPHL is freely accessible at https://www.iprox.org/page/project.html?id=IPX0001400000

Validation expérimentale d'une modèle de théorie de l'information de l'effort cognitif

La sensation d'effort, d'un point de vue évolutif, peut être comprise comme un mécanisme qui permet de signaler la dépense de ressources rares et qui rend possible leur allocation efficace. Il est essentiel de comprendre les processus décisionnels qui interviennent dans l'allocation de l'effort si l'on veut mieux comprendre le comportement humain. Un type d'effort observé chez les humains, est l'effort cognitif. Bien qu'il n'y ait toujours pas de consensus général sur la véritable nature des ressources que l'effort cognitif serait chargé de protéger, son aversivité et son implication dans la prise de décision sont largement reconnues. Le principe de moindre action, qui implique la minimisation de l'effort, fournit une explication rationnelle de comportements apparemment sous-optimaux. Néanmoins, il existe des obstacles majeurs à surmonter dans l'étude de l'effort cognitif, dont beaucoup sont liés aux complications et aux biais associés à la mesure des expériences subjectives. En réponse à ces limitations, certains travaux récents se sont plutôt concentrés sur l'influence que ces expériences subjectives ont sur les choix d'engagement observables. Une approche neuroéconomique a notamment été utilisée pour établir des fonctions de préférence qui expriment les coûts de l'effort cognitif et les récompenses de la tâche dans une monnaie commune. En suivant cette ligne de recherche, un modèle théorique de l'information de l'effort cognitif est proposé dans ce travail de thèse. La motivation d'un tel modèle est triple. Premièrement, le cadre mathématique de la théorie de l'information fournit une monnaie commune naturelle, à savoir l'information, pour quantifier la difficulté de la tâche, l'engagement et la performance. Cela permet une interprétation plus directe de la relation entre la demande de la tâche, la dépense d'effort et les gains associés. Deuxièmement, les mesures théoriques de l'information dérivées de principes premiers fixent des limites au taux d'information associé aux comportements automatiques et contrôlés. Enfin, la théorie de l'information fournit le cadre commun dans lequel l'interprétation de l'effort cognitif peut être liée à des théories bien établies concernant l'efficacité computationnelle dans le cerveau, comme les théorèmes de codage efficace et/ou de codage prédictif. Dans ce travail de thèse, une série d'expériences a été conçue pour valider le modèle proposé de l'effort cognitif. La tâche principale utilisée dans ces expériences est une tâche de suivi visuo-moteur continu avec contrôle par joystick. Dans la première étude, des mesures théoriques de l'information représentant le taux d'information du traitement feed-back (contrôlé) et feed-forward (automatique) du signal ont été dérivées à partir des premiers principes et ont été validées par des données de suivi simulées à partir d'un modèle de régulateur linéaire quadratique (LQR). Ces mesures ont ensuite été appliquées à des données de suivi réelles afin de mieux comprendre leur engagement dans la tâche en termes de taux de traitement de l'information en temps réel. La deuxième étude vise à examiner et à comparer l'effet de différents attributs de la tâche, notamment la vitesse du signal, la prévisibilité et le retard du joystick, sur le taux d'information en feed-back et en feed-forward, ainsi que sur la performance. Les troisième et quatrième études sont des expériences à double tâche conçues pour étudier les interactions entre les tâches sur le taux d'information et pour déduire les limites globales du cerveau en termes de ressources computationnelles. Enfin, un modèle est construit en modifiant un contrôleur intermittent pour inclure un objectif d’“information bottleneck” afin de fournir un compte rendu normatif du compromis coût/valeur dans les performances de suivi humain. Ce modèle est ensuite appliqué à des données comportementales pour étudier les principes d'allocation du taux d'information et l'optimalité du contrôle moteur humain.The sensation of effort, from an evolutionary point of view, could be understood as a mechanism for signalling the expenditure of scarce resources and which allows their efficient allocation. Understanding the decision making processes that are involved in effort allocation is crucial if one is to gain insight into human behaviour.One type of effort that is observed and reported in humans, and is the central subject of this thesis, is cognitive effort. Although there is still no general consensus over the true nature of the resources that cognitive effort was developed to safeguard, its aversiveness and involvement in decision-making are widely agreed upon. The principle of least action, entailing the minimisation of effort, provides a rational account for seemingly sub-optimal behaviours.Nevertheless, there are major obstacles to overcome in studying cognitive effort, many of which are associated with complications and biases associated with the measurement of subjective experiences. In response to these limitations, some recent work has focused instead on the influence that these subjective experiences have over observable, free choices of engagement. Notably, a neuroeconomic approach was employed to establish preference functions that express cognitive effort costs and task rewards in a common currency.Following this line of research, an information theoretic model of cognitive effort is proposed in this thesis work. The motivation for such a model is three-fold.Firstly, the mathematical framework of information theory provides a natural common currency, that is information, for quantifying task difficulty, engagement and performance. This could provide a more direct interpretation of the relationship between task demand, effort expenditure and associated gains.Secondly, information theoretic measures derived from first principles set bounds on the information rate associated with automatic and controlled behaviours.Lastly, information theory provides the common framework in which the interpretation of cognitive effort can be linked to well-established theories regarding computational efficiency in the brain such as efficient coding and/or predictive coding theorems.In this thesis work, a series of experiments were designed to validate the proposed model of cognitive effort. The main task used in these experiments is a continuous visual-motor tracking task with joystick control. In the first study, information theoretic measures representing information rate of the feed-back (controlled) and feed-forward (automatic) processing of the signal were derived from first principles and were validated through simulated tracking data from a linear quadratic regulator (LQR) model. These measures were subsequently applied to real tracking data to gain insight of their engagement in the task in terms of real-time information processing rate.The second study aims at investigating and comparing the effect that different task attributes, including signal speed, predictability and joystick delay have on feed-back and feed-forward information rate, as well as on performance.The third and fourth studies were dual-task experiments designed to investigate cross-task interactions in information rate and to infer global limits in the brain in terms of computational resources.Lastly, a model is built by modifying an intermittent controller to include an information bottleneck objective to provide a normative account of the cost/value trade-off in human tracking performance. This model is then applied to behavioral data to study the principles of allocation of information rate and the optimality of human motor control

Validation expérimentale d'une modèle de théorie de l'information de l'effort cognitif

The sensation of effort, from an evolutionary point of view, could be understood as a mechanism for signalling the expenditure of scarce resources and which allows their efficient allocation. Understanding the decision making processes that are involved in effort allocation is crucial if one is to gain insight into human behaviour.One type of effort that is observed and reported in humans, and is the central subject of this thesis, is cognitive effort. Although there is still no general consensus over the true nature of the resources that cognitive effort was developed to safeguard, its aversiveness and involvement in decision-making are widely agreed upon. The principle of least action, entailing the minimisation of effort, provides a rational account for seemingly sub-optimal behaviours.Nevertheless, there are major obstacles to overcome in studying cognitive effort, many of which are associated with complications and biases associated with the measurement of subjective experiences. In response to these limitations, some recent work has focused instead on the influence that these subjective experiences have over observable, free choices of engagement. Notably, a neuroeconomic approach was employed to establish preference functions that express cognitive effort costs and task rewards in a common currency.Following this line of research, an information theoretic model of cognitive effort is proposed in this thesis work. The motivation for such a model is three-fold.Firstly, the mathematical framework of information theory provides a natural common currency, that is information, for quantifying task difficulty, engagement and performance. This could provide a more direct interpretation of the relationship between task demand, effort expenditure and associated gains.Secondly, information theoretic measures derived from first principles set bounds on the information rate associated with automatic and controlled behaviours.Lastly, information theory provides the common framework in which the interpretation of cognitive effort can be linked to well-established theories regarding computational efficiency in the brain such as efficient coding and/or predictive coding theorems.In this thesis work, a series of experiments were designed to validate the proposed model of cognitive effort. The main task used in these experiments is a continuous visual-motor tracking task with joystick control. In the first study, information theoretic measures representing information rate of the feed-back (controlled) and feed-forward (automatic) processing of the signal were derived from first principles and were validated through simulated tracking data from a linear quadratic regulator (LQR) model. These measures were subsequently applied to real tracking data to gain insight of their engagement in the task in terms of real-time information processing rate.The second study aims at investigating and comparing the effect that different task attributes, including signal speed, predictability and joystick delay have on feed-back and feed-forward information rate, as well as on performance.The third and fourth studies were dual-task experiments designed to investigate cross-task interactions in information rate and to infer global limits in the brain in terms of computational resources.Lastly, a model is built by modifying an intermittent controller to include an information bottleneck objective to provide a normative account of the cost/value trade-off in human tracking performance. This model is then applied to behavioral data to study the principles of allocation of information rate and the optimality of human motor control.La sensation d'effort, d'un point de vue évolutif, peut être comprise comme un mécanisme qui permet de signaler la dépense de ressources rares et qui rend possible leur allocation efficace. Il est essentiel de comprendre les processus décisionnels qui interviennent dans l'allocation de l'effort si l'on veut mieux comprendre le comportement humain. Un type d'effort observé chez les humains, est l'effort cognitif. Bien qu'il n'y ait toujours pas de consensus général sur la véritable nature des ressources que l'effort cognitif serait chargé de protéger, son aversivité et son implication dans la prise de décision sont largement reconnues. Le principe de moindre action, qui implique la minimisation de l'effort, fournit une explication rationnelle de comportements apparemment sous-optimaux. Néanmoins, il existe des obstacles majeurs à surmonter dans l'étude de l'effort cognitif, dont beaucoup sont liés aux complications et aux biais associés à la mesure des expériences subjectives. En réponse à ces limitations, certains travaux récents se sont plutôt concentrés sur l'influence que ces expériences subjectives ont sur les choix d'engagement observables. Une approche neuroéconomique a notamment été utilisée pour établir des fonctions de préférence qui expriment les coûts de l'effort cognitif et les récompenses de la tâche dans une monnaie commune. En suivant cette ligne de recherche, un modèle théorique de l'information de l'effort cognitif est proposé dans ce travail de thèse. La motivation d'un tel modèle est triple. Premièrement, le cadre mathématique de la théorie de l'information fournit une monnaie commune naturelle, à savoir l'information, pour quantifier la difficulté de la tâche, l'engagement et la performance. Cela permet une interprétation plus directe de la relation entre la demande de la tâche, la dépense d'effort et les gains associés. Deuxièmement, les mesures théoriques de l'information dérivées de principes premiers fixent des limites au taux d'information associé aux comportements automatiques et contrôlés. Enfin, la théorie de l'information fournit le cadre commun dans lequel l'interprétation de l'effort cognitif peut être liée à des théories bien établies concernant l'efficacité computationnelle dans le cerveau, comme les théorèmes de codage efficace et/ou de codage prédictif. Dans ce travail de thèse, une série d'expériences a été conçue pour valider le modèle proposé de l'effort cognitif. La tâche principale utilisée dans ces expériences est une tâche de suivi visuo-moteur continu avec contrôle par joystick. Dans la première étude, des mesures théoriques de l'information représentant le taux d'information du traitement feed-back (contrôlé) et feed-forward (automatique) du signal ont été dérivées à partir des premiers principes et ont été validées par des données de suivi simulées à partir d'un modèle de régulateur linéaire quadratique (LQR). Ces mesures ont ensuite été appliquées à des données de suivi réelles afin de mieux comprendre leur engagement dans la tâche en termes de taux de traitement de l'information en temps réel. La deuxième étude vise à examiner et à comparer l'effet de différents attributs de la tâche, notamment la vitesse du signal, la prévisibilité et le retard du joystick, sur le taux d'information en feed-back et en feed-forward, ainsi que sur la performance. Les troisième et quatrième études sont des expériences à double tâche conçues pour étudier les interactions entre les tâches sur le taux d'information et pour déduire les limites globales du cerveau en termes de ressources computationnelles. Enfin, un modèle est construit en modifiant un contrôleur intermittent pour inclure un objectif d’“information bottleneck” afin de fournir un compte rendu normatif du compromis coût/valeur dans les performances de suivi humain. Ce modèle est ensuite appliqué à des données comportementales pour étudier les principes d'allocation du taux d'information et l'optimalité du contrôle moteur humain

Experimental validation of an information theoretic model of cognitive effort

La sensation d'effort, d'un point de vue évolutif, peut être comprise comme un mécanisme qui permet de signaler la dépense de ressources rares et qui rend possible leur allocation efficace. Il est essentiel de comprendre les processus décisionnels qui interviennent dans l'allocation de l'effort si l'on veut mieux comprendre le comportement humain. Un type d'effort observé chez les humains, est l'effort cognitif. Bien qu'il n'y ait toujours pas de consensus général sur la véritable nature des ressources que l'effort cognitif serait chargé de protéger, son aversivité et son implication dans la prise de décision sont largement reconnues. Le principe de moindre action, qui implique la minimisation de l'effort, fournit une explication rationnelle de comportements apparemment sous-optimaux. Néanmoins, il existe des obstacles majeurs à surmonter dans l'étude de l'effort cognitif, dont beaucoup sont liés aux complications et aux biais associés à la mesure des expériences subjectives. En réponse à ces limitations, certains travaux récents se sont plutôt concentrés sur l'influence que ces expériences subjectives ont sur les choix d'engagement observables. Une approche neuroéconomique a notamment été utilisée pour établir des fonctions de préférence qui expriment les coûts de l'effort cognitif et les récompenses de la tâche dans une monnaie commune. En suivant cette ligne de recherche, un modèle théorique de l'information de l'effort cognitif est proposé dans ce travail de thèse. La motivation d'un tel modèle est triple. Premièrement, le cadre mathématique de la théorie de l'information fournit une monnaie commune naturelle, à savoir l'information, pour quantifier la difficulté de la tâche, l'engagement et la performance. Cela permet une interprétation plus directe de la relation entre la demande de la tâche, la dépense d'effort et les gains associés. Deuxièmement, les mesures théoriques de l'information dérivées de principes premiers fixent des limites au taux d'information associé aux comportements automatiques et contrôlés. Enfin, la théorie de l'information fournit le cadre commun dans lequel l'interprétation de l'effort cognitif peut être liée à des théories bien établies concernant l'efficacité computationnelle dans le cerveau, comme les théorèmes de codage efficace et/ou de codage prédictif. Dans ce travail de thèse, une série d'expériences a été conçue pour valider le modèle proposé de l'effort cognitif. La tâche principale utilisée dans ces expériences est une tâche de suivi visuo-moteur continu avec contrôle par joystick. Dans la première étude, des mesures théoriques de l'information représentant le taux d'information du traitement feed-back (contrôlé) et feed-forward (automatique) du signal ont été dérivées à partir des premiers principes et ont été validées par des données de suivi simulées à partir d'un modèle de régulateur linéaire quadratique (LQR). Ces mesures ont ensuite été appliquées à des données de suivi réelles afin de mieux comprendre leur engagement dans la tâche en termes de taux de traitement de l'information en temps réel. La deuxième étude vise à examiner et à comparer l'effet de différents attributs de la tâche, notamment la vitesse du signal, la prévisibilité et le retard du joystick, sur le taux d'information en feed-back et en feed-forward, ainsi que sur la performance. Les troisième et quatrième études sont des expériences à double tâche conçues pour étudier les interactions entre les tâches sur le taux d'information et pour déduire les limites globales du cerveau en termes de ressources computationnelles. Enfin, un modèle est construit en modifiant un contrôleur intermittent pour inclure un objectif d’“information bottleneck” afin de fournir un compte rendu normatif du compromis coût/valeur dans les performances de suivi humain. Ce modèle est ensuite appliqué à des données comportementales pour étudier les principes d'allocation du taux d'information et l'optimalité du contrôle moteur humain.The sensation of effort, from an evolutionary point of view, could be understood as a mechanism for signalling the expenditure of scarce resources and which allows their efficient allocation. Understanding the decision making processes that are involved in effort allocation is crucial if one is to gain insight into human behaviour.One type of effort that is observed and reported in humans, and is the central subject of this thesis, is cognitive effort. Although there is still no general consensus over the true nature of the resources that cognitive effort was developed to safeguard, its aversiveness and involvement in decision-making are widely agreed upon. The principle of least action, entailing the minimisation of effort, provides a rational account for seemingly sub-optimal behaviours.Nevertheless, there are major obstacles to overcome in studying cognitive effort, many of which are associated with complications and biases associated with the measurement of subjective experiences. In response to these limitations, some recent work has focused instead on the influence that these subjective experiences have over observable, free choices of engagement. Notably, a neuroeconomic approach was employed to establish preference functions that express cognitive effort costs and task rewards in a common currency.Following this line of research, an information theoretic model of cognitive effort is proposed in this thesis work. The motivation for such a model is three-fold.Firstly, the mathematical framework of information theory provides a natural common currency, that is information, for quantifying task difficulty, engagement and performance. This could provide a more direct interpretation of the relationship between task demand, effort expenditure and associated gains.Secondly, information theoretic measures derived from first principles set bounds on the information rate associated with automatic and controlled behaviours.Lastly, information theory provides the common framework in which the interpretation of cognitive effort can be linked to well-established theories regarding computational efficiency in the brain such as efficient coding and/or predictive coding theorems.In this thesis work, a series of experiments were designed to validate the proposed model of cognitive effort. The main task used in these experiments is a continuous visual-motor tracking task with joystick control. In the first study, information theoretic measures representing information rate of the feed-back (controlled) and feed-forward (automatic) processing of the signal were derived from first principles and were validated through simulated tracking data from a linear quadratic regulator (LQR) model. These measures were subsequently applied to real tracking data to gain insight of their engagement in the task in terms of real-time information processing rate.The second study aims at investigating and comparing the effect that different task attributes, including signal speed, predictability and joystick delay have on feed-back and feed-forward information rate, as well as on performance.The third and fourth studies were dual-task experiments designed to investigate cross-task interactions in information rate and to infer global limits in the brain in terms of computational resources.Lastly, a model is built by modifying an intermittent controller to include an information bottleneck objective to provide a normative account of the cost/value trade-off in human tracking performance. This model is then applied to behavioral data to study the principles of allocation of information rate and the optimality of human motor control

Information Rate in Humans during Visuomotor Tracking

Previous investigations concluded that the human brain’s information processing rate remains fundamentally constant, irrespective of task demands. However, their conclusion rested in analyses of simple discrete-choice tasks. The present contribution recasts the question of human information rate within the context of visuomotor tasks, which provides a more ecologically relevant arena, albeit a more complex one. We argue that, while predictable aspects of inputs can be encoded virtually free of charge, real-time information transfer should be identified with the processing of surprises. We formalise this intuition by deriving from first principles a decomposition of the total information shared by inputs and outputs into a feedforward, predictive component and a feedback, error-correcting component. We find that the information measured by the feedback component, a proxy for the brain’s information processing rate, scales with the difficulty of the task at hand, in agreement with cost-benefit models of cognitive effort

Integrated single-inductor dual-input dual-output boost converter for energy harvesting applications

An integrated single-inductor dual-input dual-output (SI DIDO) boost converter for energy harvesting applications was designed in a 0.35 mu m CMOS process. It provides two regulated output voltages for the load and the charge storage device, and two sources, the energy harvesting source and the charge storage device, are multiplexed to serve as the input. The implementation has several special features. (1) The input power MUX is driven by an internal charge pump for a larger gate drive to save area. (2) The power stage is implemented with an active diode core to eliminate gate drive circuitry. (3) A 1:7 timeslot scheduling with a fixed peak inductor current is adopted to deliver energy to the two outputs with a large difference in load currents. The proposed converter could operate at IV with up to 85% efficiency at 200 mW