灵活的非线性建模揭示了自闭症男性从童年到成年期中期休息状态功能大脑连接的年龄相关差异

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
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 自闭症谱系障碍 (ASD) 呈现出与年龄相关的不同功能性脑连接,在研究中发现的结果不一致.
• 当前的统计方法可能无法捕捉大脑网络的独特,非线性发展轨迹.
• 需要灵活的建模来准确地描述ASD与年龄相关的变化.

研究的目的:

• 应用通用添加模型 (GAMs) 进行灵活的,基于数据的分析,以分析ASD中与年龄相关的功能性大脑连接.
• 识别和描述自闭症患者从童年到成年期中期的不同年龄相关轨迹.
• 克服传统回归模型在捕捉非线性网络发展方面的局限性.

主要方法:

• 从ABIDE I和II数据集中对1107名男性参与者 (5-40岁) 的分析.
• 使用基于网络的模板和COMBAT-GAM协调的功能连接提取.
• 通过使用薄板支线GAM和后期差异分析评估连接年龄关系.

主要成果:

• 15个大脑连接在典型发育 (TD) 和ASD组中显示出与年龄相关的显著变化.
• 在默认模式下,ASD组对突出和体运动网络表现出慢性低连接性.
• 网络内部的体力运动连接在青春期出现分歧,在ASD下降,与其他网络的年龄相关途径中断.

结论:

• 使用GAM的灵活非线性建模适应了大脑连接中与年龄相关的独特,数据驱动的途径.
• 这种方法揭示了复杂的与年龄相关的模式和自闭症的特定分歧时期.
• 这些发现强调了非线性,灵活的建模对于理解神经发育障碍的重要性.