为发现自闭症功能性连接组生物标志物的发现划出了一条道路

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 精准医学是一门精准的医学.
• 生物标志物研究 生物标志物研究

背景情况:

• 自闭症谱系障碍 (ASD) 研究越来越多地侧重于为量身定制的护理准确医学.
• 自闭症的大脑断开连接模型得到证据的支持,突出显示功能连接组的改变.
• 休息状态功能磁共振成像 (R-fMRI) 是研究大脑连接的关键体内工具.

研究的目的:

• 评估基于功能性大脑连接体的自闭症生物标志物精准医学研究的现状.
• 通过机器学习方法审查R-fMRI研究,调查使用机器学习方法对自闭症的个体预测.
• 探索新兴的生物标志物用于ASD的纵向结果和治疗反应.

主要方法:

• 对R-fMRI研究的范围审查,重点关注自闭症个体预测.
• 分析了利用功能连接组数据的机器学习研究,特别是来自自闭症脑成像数据交换 (ABIDE) 的数据.
• 对生物标志物要求的评估,包括一致性和临床相关性.

主要成果:

• 使用功能连接体标记器的机器学习研究已经证明了自闭症诊断分类的可行性和超越机会的准确性.
• 在过去的十年中,开放访问数据 (例如,ABIDE) 的可用性推动了这些预测建模工作的激增.
• 新兴研究表明,生物标志物有潜力预测纵向结果和治疗反应,解决自闭症异质性问题.

结论:

• 功能连接体生物标志物显示出在自闭症中推进精准医学的巨大潜力.
• 目前的研究主要集中在诊断分类,但未来的工作必须解决结果和治疗预测.
• 对于下一代研究来说,关键的挑战仍然是实现生物标志物对个性化自闭症护理的充分承诺.