与年龄相关的不稳定过渡状态和自闭症谱系障碍患者的大脑网络不平衡的激活比例:使用协作激活模式分析的休息状态fMRI研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 发育神经科学的发展神经科学.
• 脑部成像 脑部成像

背景情况:

• 在自闭症谱系障碍 (ASD) 中,静态大脑网络功能得到了充分证实.
• 在ASD中,暂时性脑功能及其与年龄相关的变化仍然不清楚.
• 了解这些短暂状态对于描述ASD神经生物学至关重要.

研究的目的:

• 在患有自闭症的个体中识别和描述与年龄相关的非典型过渡网络状态 (TNS).
• 研究默认模式网络 (DMN),执行控制网络 (ECN) 和突出网络 (SN) 在这些过渡状态中的作用.
• 探索非典型的TNS与ASD中的社会赤字之间的关系.

主要方法:

• 在休息状态的功能磁共振成像 (fMRI) 数据上使用了同活化模式 (CAP) 分析.
• 分析了78名青少年和54名患有自闭症的成年人的数据,以及年龄相匹配的健康对照 (CON).
• 将六个TNS分为DMN-TNS,ECN-TNS和SN-TNS,评估空间稳定性和比例.

主要成果:

• 确定DMN-TNS是主要状态,而ECN-TNS和SN-TNS是次要状态.
• 在ASD中观察到与年龄相关的空间稳定性和TNS比例异常.
• 发现DMN-TNS的空间稳定性随着年龄的增长而增加,但不是ASD.
• 自闭症患者的DMN-TNS比例较低,青少年有更多的SN-TNS,成年人有更多的ECN-TNS.
• 这些TNS异常与社会赤字有关.

结论:

• 在ASD患者中提供了非典型的短暂大脑功能的新证据.
• 强调过渡性网络动态在理解ASD方面的重要性.
• 建议TNS变化有助于在ASD中观察到的社会赤字.