结构功能合揭示了自闭症谱系障碍中的兴奋抑制不平衡:从大规模全脑网络建模的角度来看

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 计算精神病学是一种计算精神病学.
• 发育神经科学的发展神经科学.

背景情况:

• 兴奋抑制 (E-I) 不平衡是自闭症谱系障碍 (ASD) 的一种拟议机制,但研究结果存在争议.
• 了解ASD中的EI平衡变化对于识别神经机制和潜在的治疗点至关重要.

研究的目的:

• 用大规模全脑网络模型研究ASD中E-I失衡的神经机制.
• 探索结构功能连接 (SC-FC) 合,网络动态,神经振荡和ASD中的E-I比率之间的关系.

主要方法:

• 从UCLA多式联网数据库中整合结构和功能磁共振成像 (MRI) 数据.
• 构建一个大规模的全脑网络模型来分析网络动态和模拟功能连接 (FC).
• 与健康对照人群相比,对ASD个体的神经振荡 (δ和α波段) 和SC-FC合的分析.

主要成果:

• 自闭症患者表现出更强的SC-FC合,表明认知灵活性受损.
• 网络模型分析显示了ASD的变化动态,包括降低了最佳合强度和较低的小世界指数.
• 自闭症显示了 δ 频段的增加和α 频段活动的减少,以及空间尺度上的 E-I 比率的异质降低.
• 在ASD中,E-I比率和SC-FC合之间发现了显著的负相关性.

结论:

• 自闭症的特点是异质的E-I比率降低和改变的大脑网络动态.
• 异常的结构-功能整合,由增加的SC-FC合证明,与ASD中的E-I失调有关.
• 这些发现为ASD的病原体提供了新的见解,将E-I不平衡与网络集成缺陷联系起来.