非典型的休息状态EEG图表自闭症发展过程中的网络效率指标及其与社会认知的关联:LEAP研究的结果

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 发展心理学 发展心理学
• 认知科学 认知科学

背景情况:

• 自闭症谱系障碍 (ASD) 与功能性大脑网络组织的改变有关.
• 了解这些网络差异的发展轨迹及其与社会认知缺陷的联系至关重要.

研究的目的:

• 在整个发育过程中识别自闭症和非自闭症个体之间的静止电脑图 (EEG) 网络特征的差异.
• 调查这些网络特征与社会认知措施之间的关联.

主要方法:

• 分析了344名自闭症和非自闭症参与者在欧盟-AIMS纵向欧洲自闭症项目的静止状态EEG数据.
• 网络指标的比较 (全球效率,集群系数,小世界性) 跨年龄组和频段.
• 探索与同情心,情感识别 (阅读眼睛中的思想任务) 和思想理论的关系.

主要成果:

• 与对照人群相比,自闭症青少年表现出较低的α带全局效率.
• 自闭症成年人表现出降低的α频段聚类系数和小世界性.
• 在儿童中没有发现显著的网络差异.
• 在青少年中,增加远程整合暂时与更高的情感识别得分有关,在那些具有高自闭症特征的人中,与更低的同情心有关.

结论:

• 自闭症和非自闭症个体之间存在大脑网络拓学的微妙差异,根据发育阶段而异.
• 青春期在自闭症中显示潜在的效率较低的长距离大脑网络集成.
• 成年期的特点是自闭症个体的局部和整体网络效率下降.
• 远程融合可能会影响自闭症青少年的社会认知缺陷,特别是情绪识别和同理心.