原始研究的文章

前面。>。,25January 2023
秒。神经发育
卷16 - 2022 | https://doi.org/10.3389/fnins.2022.1077908

灰质自闭症不对称群未成年人非典型模式基于核心症状

经过主持人的李 ¹,

招待会陈²,

小菁李 ²,

通李 ¹,

陈应³,

Chunling张³,

七点半宁 ^{2 *}和

张载《王 ^{1 *}

¹山东省医院隶属于山东医科大学,济南,中国
²广州妇女儿童医疗中心,广州,中国
³中心医院隶属于山东医科大学,济南,中国

异常灰质(GM)不对称已经证实自闭症谱系障碍(ASD),它的特点是高度异质性。ASD的特点是三个核心症状领域。先前的神经影像学研究提供支持的神经基质不同的自闭症谱系障碍的核心症状领域。但是,没有先前的研究探索通用不对称改变底层域不同的核心症状。本研究试图阐明非典型通用不对称模式潜在的三个核心症状领域在ASD大样本230未成年人自闭症(7 - 18岁)和274匹配TD的自闭症脑成像数据交换控制(住I)存储库。为此,修订后的自闭症诊断访谈的分数(前者)分量表规范化进行分组ASD分为三个core-symptom-defined子组:社会互动(SI),口头交流(VA),并限制重复性行为(RRB)。我们研究了core-symptom-related通用在ASD带来先进的分布不对称变化形态测量学(VBM)一般线性模型。我们还研究了通用汽车之间的关系之间的不对称和年龄和通用汽车不对称和症状严重程度评估的自闭症诊断量表(节选)。我们发现独特的通用不对称改变底层三core-symptom-defined ASD的子组:更多的向右不对称SI的丘脑,少向右颞回不对称,前扣带和VA尾状,和更少的中间向右不对称和RRB额下回。此外,丘脑的不对称指数负相关ADOS_SOCIAL分数一般ASD组。 We also showed significant correlations between GM asymmetry and age in ASD and TD individuals. Our results support the theory that each core symptom domain of ASD may have independent etiological and neurobiological underpinnings, which is essential for the interpretation of heterogeneity and the future diagnosis and treatment of ASD.

1。介绍

自闭症谱系障碍(ASD)包含一组广泛性神经发育障碍的特点是三个核心症状领域:社会互动赤字(SI),语言交流异常(VA),并限制重复性行为(RRB) (舒尔曼et al ., 2020)。三个核心症状领域涵盖各种行为表现多样化的疾病,使ASD条件复杂的行为。虽然自闭症是一种常见的神经发育条件和已经在大量的调查研究,这也是非常异构、复杂的诊断和神经影像学结果。在过去的30年里,自闭症的定义经历了一个不断变换,导致当前自闭症谱系(舒尔曼et al ., 2020)。

识别神经影像是至关重要的了解自闭症患者的病因和病理生理学。这些标记会导致早期诊断和更好的治疗(不情愿et al ., 2016),特别是在生命的早期,当干预对自闭症患者可以有最大的影响。虽然确切的ASD患者神经影像学的变化仍未知,似乎一些大脑结构的改变。这些变化包括减少皮质厚度的预处理和中央后回和颞上沟皮质厚度增加,扣带回和梭状回(Hardan et al ., 2006;海德et al ., 2010);大杏仁核灰质(GM)体积,双边颞回,楔前叶和更低的通用卷在右侧颞下回ASD患儿(Retico et al ., 2016;Lucibello et al ., 2019);非典型皮质厚度发展加速膨胀加速变薄和非典型皮质与皮质总量增加体积的发展(尤其是在额叶和颞叶)年轻ASD儿童(李et al ., 2017;Rommelse et al ., 2017);改变大脑结构不对称和显著增加后颞回向右不对称,顶叶小叶,和听觉皮层和海马旁回减少向右不对称,梭状回和颞下叶厚度(计et al ., 2009;Floris et al ., 2016;Postema et al ., 2019)。

大脑不对称性被认为是一种进化适应确保更有效的联接信息集成,避免冗余在认知处理(Hugdahl 2011)。改变大脑不对称性已经被证明影响各种神经和精神疾病,尤其是自闭症谱系障碍(之前和布拉德肖,1979)。自闭症患者在左半球展览赤字技能,比如语言和运动技能,而右半球技能仍相对不受影响(麦肯,1982)。这种模式在ASD催生了理论试图调和其复杂的临床特征与典型的大脑不对称。然而,有混合的发现在自闭症患者大脑结构不对称的改变(Postema et al ., 2019)。例如,一项研究显示,增加左不对称的通用卷在ASD语言协会区域(Hazlett et al ., 2006)。然而,研究De壕et al . (2004)发现的通用卷向右不对称与语言皮层在ASD。

解开大脑结构不对称的异质性可能会导致改善准确诊断和精心设计的临床子群和可能有助于开发靶向治疗ASD患者的计划。对于非均质性,大多数研究关注因素再怎么晚也不为过,如年龄、并发症、药物使用和方法论的差异(霍布森,小2021)。然而,哈雾et al。(2016)发现ASD组和对照组之间的差异却相当大的类内变化。哈佩et al。(2006)证明每一个自闭症谱系障碍的核心症状领域独立的病因学和神经生物学的基础。罗纳德·et al。(2006)3419年研究自闭症特征的遗传病因双胞胎正常的孩子,发现独特的遗传方差与每个域三个核心症状。因此,个人将在一个巨大的置换网络不同,不可避免地导致一个高度异构的人口。此外,先前的ASD的神经影像学研究提供支持的神经基质不同的核心症状领域,由部分介导不同的大脑区域。例如,社会认知主要依赖于一定的社会大脑区域,如的梭状回面孔区、杏仁核、内侧前额叶皮层、前扣带皮层,颞上沟、额下回,RRB与异常运动区域,并降低激活右侧海马旁回、小脑、左前扣带,两国在人脸识别的扣带社会任务据报道ASD患者(斯宾塞et al ., 2011;Patriquin et al ., 2016;Duret et al ., 2018;威尔克斯和刘易斯,2018年)。此外,我们先前的研究显示,非典型gyrification模式编码自闭症的症状维度的变化(Ning et al ., 2021)。分析复杂的可能存在的不同症状群或子组在ASD患者(Lenroot和杨,2013)。ASD患者重要的内部和个人间可变性使它具有挑战性可靠地确定障碍的神经机制。因此,有必要subcategorize ASD患者根据核心症状去探索他们的大脑结构不对称。然而,迄今为止没有先前的研究探讨了这个问题。

基于上述研究,我们假设子组由不同的核心症状领域可能有独特的大脑结构不对称改变因为每个子群有微分临床表现和神经生物学的基础。然而,我们也认为会有共享大脑结构不对称的改变,因为这些子组在相同的疾病谱系和有部分相似的病理机制。为此,一个先进的分布形态测量学(VBM)方法建立了Kurth et al。(2015)和大样本(274 230未成年患者,对照组)从自闭症脑成像数据交换我(我住)库是用来澄清通用不对称非典型模式潜在的三个核心症状域和进一步探索通用之间的关系之间的不对称和年龄和通用汽车不对称和异常症状严重程度的自闭症诊断量表(节选)。

2。参与者和方法

2.1。参与招聘

总共有230未成年人自闭症(7 - 18岁)和274匹配的正常发展(TD)控制住我检查:一个财团以539孤独症患者和573 TD控制(年龄7 - 64年)收集了来自17个站点。我们的数据聚合在正确的地点,包括至少5个孤独症患者和5年龄,性别,和site-matched TD控制满足我们的入选标准。年龄7 ~ 18岁短暂,我们选择了个人(大多数代表在容忍我网站)与优质t1影像,可以成功地预处理,完成修改后的自闭症诊断访谈(前者)的分数。

调查是否通用不对称在ASD由不同的核心症状领域不同,我们未成年患者分为三组,SI,弗吉尼亚州,RRB基于前者(Bokadia et al ., 2020)。前者是一种规模评估和分数的条件主要是通过采访病人的父母,包括ADI-R-SOCIAL-TOTAL-A (SI)对应,ADI-R-VERBAL-TOTAL-BV(对应于VA),和ADI-R-RRB-TOTAL-C(对应于RRB)分量表。首先,我们使用相应的极大值规范化三个adi - R分量表的分数根据以下公式,然后获得三个值在0和1之间,指示为年代,V,分别和R (Bokadia et al ., 2020)。

X^{'} = \frac{X}{X_M一个X}

最后,自闭症未成年人被分配到三个子组根据标准化成绩:主题和S作为最大的价值是包含在SI组;主题与V作为最大的价值是包含在弗吉尼亚州子群;主题与R作为最大的值包含在RRB子群。如果S = V或S = R = R,他将被排除在外。TD控制随机选择的形成年龄,性别,和site-matched TD组。样本容量最大化,每个TD控制匹配的4倍,这意味着一些控制可能出现在多个子组。最终,230146年,43岁和41例包含在一般的自闭症,SI,弗吉尼亚州,RRB子组,分别和264年、249年、127年和111年控制包含在相应的TD子组。

前者是来自父母的评估,缺乏一种评估临床症状的客观评价。以防止任何主观的影响父母的评估小组,我们节选子组的基础上用同样的方法进行。后者是一种标准的诊断工具使用游戏为主的方法来检测自闭症的症状。最终,148年,19岁的患者中SI和0₂弗吉尼亚州₂,RRB₂子组基于两者分别和225年,55岁,和0控制被包含在相应的TD子组。

收集的所有数据是匿名和研究区域的机构审查委员会批准。

2.2。核磁共振数据采集

整个大脑高分辨率t1解剖的图片在我们的研究中所有的参与者都被收购了在容忍我,和详细的参数和使用收购协议在每个站点上可以看到http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/abide/。

2.3。图像分析

2.3.1。图像预处理

在我们的研究中,我们使用VBM预处理3 d t1影像¹统计参数映射(SPM8工具箱²)软件。在预处理前,对所有图像进行视觉检查。(1)段组织:对称组织概率地图从因特网上下载的³是用来执行组织分割3 d t1影像获得通用汽车,白质(WM)和脑脊液段,和质量检验。(2)翻转组织部分:通用和WM段获得在最后一步以大脑的中线为轴翻转来创建新的图像逆转左和右大脑半球。(3)生成一个对称的模板:翻转图像获得在步骤2和步骤1中获得的原始版本被用来生成一个对称Diffeomorphic解剖登记谎言(DARTEL)模板。(4)经图片:unflipped和翻转通用图像获得在步骤1和2,分别被扭曲到对称DARTEL模板在步骤3中获得的。(5)生成右脑面具:右脑面具在MRIcron生成⁴在步骤3中使用DARTEL模板获得限制进一步分析到右半球。

2.3.2。估计的不对称指数(AI)

所有扭曲原始通用版本和相应的扭曲了通用部分(步骤4)中生成和右半脑面具(步骤5)中获得的选择计算voxel-wise通用不对称按照优化方案Kurth et al。(2015)。在这一步中,左半球丢弃了所有的原始和翻转所有受试者在掩蔽过程的通用版本。结果,原始和翻转转基因片段产生左右半球,分别为(Kurth et al ., 2015)。然后,带着面具的不对称指数(AI)每个参与者生成的图像按照下列公式:AI = ((i1-i2) / ((i1和i2)。* 0.5))。* i3, i1和i2的原始和翻转转基因扭曲的图像,分别和i3是右半脑掩模图像(Kurth et al ., 2015)。由此产生的人工智能图像然后用一个8毫米高斯内核空间平滑。结果,积极的和消极的AI值表示向右和左不对称,分别。

2.4。统计分析

每个子群之间的性别差异对测试使用SPSS软件中的卡方检验(、IBM、纽约Armonk),和其他变量进行了测试使用独立的两个示例t以及。在一个未修正的阈值P< 0.05,结果被认为是具有统计学意义。为人口差异三个子组,前者使用的非参数测试部分的得分,P< 0.05被认为是显著Bonferroni调整后SPSS软件。

探索脑区表现出不同的通用之间的不对称ASD / SA / VI / RRB组和相应的TD组,一般线性模型进行评估,与年龄、性别、和网站在SPM8不。当参与者属于站点,站点1记录为1和其他网站被记录为0(其他网站= 0,站点1 = 1)。其他网站也是如此。在数据预处理rs-fMRI软件(DPARSF助理⁵;燕et al ., 2016),大脑在群体间的比较具有显著差异的集群保存为面具。

此外,测试症状严重程度之间的关系来衡量节选部分的得分和AIs一般ASD集团多元回归分析是实现,与年龄、性别、和网站在SPM8不。散点图描述临床严重程度之间的线性关系和AIs在SPSS进行。因为一些节选ASD参与者使用三个子组在前者的基础上,我们进行了回归分析只在一般ASD组;最终,129自闭症患者在一般ASD组用于回归分析。同样,探讨AIs ASD患者和年龄之间的关系和TD控制,多重回归分析实现,不与性别和网站。散点图描述年龄之间的线性关系,在SPSS AIs生成。重要的是,多元回归分析集中在面具保存在上述群体间的比较。

在所有的一般线性模型和多元回归分析,结果修正为多个比较使用高斯随机场(平)过程的体素水平P值< 0.005和集群级别的P< 0.05由DPARSF实现(邓和王出版社,2021年)。

3所示。结果

3.1。人口统计学和临床细节

给出了描述性统计表1,2和补充表1。每个子群之间没有明显差异对年龄和性别(P> 0.05)。三个子组显著不同前者子量表评分(P< 0.05)。

表1

表1。参与者的人口统计数据。

表2

表2。前者的三个分量表的差异三个ASD子组。

3.2。通用不对称差异一般ASD和TD控制

所示图1一个和表3特定的大脑区域显示,通用ASD和TD控制之间的显著差异:自闭症患者更左不对称集群A1(时间/中间颞下回)集群A2(海马旁回),集群A3(颞回),和集群A6(楔前叶)和有更多的向右不对称集群A4(丘脑)集群A5(额内侧回)和集群A7(中央后/中央前回)。

图1

图1所示。通用在群体间的不对称的差异比较。(一)一般自闭症与TD控制:七集群之间的显著差异一般ASD和TD控制。(B)SI与TD:四个集群与SI和TD控制之间的显著差异。(C)VA与TD:四个集群VA和TD控制之间有显著差异。(D)RRB与TD:五星团RRB和TD控制之间的显著差异;红色表示一般ASD / SI / VA / RRB集团向右不对称,和蓝色表示更多的左方的不对称。结果修正为多个比较使用高斯随机过程与体素水平P值< 0.005和集群级别的P< 0.05。通用汽车、灰质;自闭症、孤独症谱系障碍;TD,正常发展;是的,子群由社会互动财政赤字;弗吉尼亚州,小组由言语交际异常;RRB,小组由限制重复行为。

表3

表3。集群的坐标与群体间的显著差异比较。

3.3。通用不对称差异ASD组和TD控制

通用不对称差异SI / VA / RRB组和相应的TD组然后评估(图1罪犯和表3)。特别是,相对于TD组,如果向右子群还表现出了明显的不对称在集群S2(丘脑)和集群S4(中央后/中央前回)和向右不对称集群S1(颞中回)和集群S3(楔前叶)。VA向右不对称群显示显著低于TD集团集群V1(颞下回)集群V2(中间暂时/颞回),集群V3(前扣带/尾),和集群V4(楔前叶/中央后回)。相对于RRB TD组群显示更向右不对称集群R4(中央前/中央后回)和向右不对称集群R1(颞中回),集群R2(额/中间额下回),集群R3(颞下叶/梭状回),和集群R5(楔前叶)。

3.4。通用不对称的结果验证

通用ADOS-based ASD子组之间的不对称的结果和TD控制重叠主要脑区与通用汽车不对称的发现在前者的基础上,基于前者表明我们的子群健壮(补充图1和补充表2)。

3.5。思维的关系

多重回归分析使用临床严重程度来衡量两者作为人工智能的独立预测指标显示显著的负面联想:集群A4的AIs相关负面社会衡量成绩后者一般ASD组(r=−0.187,P= 0.032;图2)。

图2

图2。AIs和症状的严重程度之间的关系。集群A4的AIs相关负面社会衡量后者成绩一般ASD组。结果修正为多个比较使用高斯随机过程与体素水平P值< 0.005和集群级别的P< 0.05。自闭症、孤独症谱系障碍;AI,不对称指数;节选,自闭症诊断观察计划。

3.6。年龄的影响

AIs和年龄之间的多元回归分析计算ASD患者和TD控制:集群V1展出增加左不对称从7岁到18 VA子群(r=−0.361,P= 0.017),集群A5随着年龄的增加向右不对称一般ASD组(r= 0.155,P= 0.019),随着时间的推移和集群A2显示增加了向右不对称TD组(r= 0.162,P= 0.008;图3)。

图3

图3。AIs和年龄之间的关系。(一)集群V1展出增加左不对称在弗吉尼亚州子群从7岁到18岁。(B)集群A5呈现随年龄增加向右不对称一般ASD组。(C)集群A2显示向右不对称TD组随着时间的增加。结果修正为多个比较使用高斯随机过程与体素水平P值< 0.005和集群级别的P< 0.05。AI,不对称指数;自闭症、孤独症谱系障碍;TD,正常发展;弗吉尼亚州,小组由言语交际异常。

4所示。讨论

在这项研究中,我们试图探索非典型通用不对称模式和subcategorize ASD基于其核心症状的神经影像数据库(我)住在一个大的脑成像。我们发现独特而精致的通用三ASD组不对称模式。

4.1。通用不对称的非典型模式一般ASD组

异常结构不对称ASD患者已报告被广泛分布在不同的脑区(Maximo et al ., 2014)。例子包括显著增加向右顶叶小叶不对称,听觉皮层(Floris et al ., 2016),后颞上回(计et al ., 2009)和外侧前额表面积(Postema et al ., 2019)和内侧眶表面积,减少向右不对称核体积,海马旁回(Postema et al ., 2019;李et al ., 2021)。报告multiregional不对称变化符合一侧的概念是很容易中断ASD患者(Maximo et al ., 2014)。在我们的研究中,结果表明,各种通用不对称改变位于几个集群一般ASD组,主要涉及颞额叶、海马旁回,哪一部分重叠在先前的研究发现,海马旁回有更多左等不对称(李et al ., 2021)。然而,在中央后回,一般ASD显示更多的向右不对称;先前的研究,Hau et al。(2022)报道在左侧中央后回的不对称卷ASD患者相对于TD组。有趣的是,我们发现这个大脑区域表现出更多的向右不对称硅和RRB子组但VA左方的不对称群。此外,我们的分析显示额外的通用不对称的改变,包括前扣带、尾状核、额下回、额中回,梭状回,在场只有在ASD组而不是一般ASD组。我们的结果进一步表明,神经影像学ASD的异质性。这样的异质性导致真相被抵消或不准确,如果自闭症谱系障碍被认为是作为一个整体。

4.2。不同的通用在ASD组不对称模式

不同的通用汽车提出了不对称改变跨三个core-symptom-defined ASD组在我们的研究中,符合先前的想法,大脑结构和功能变化与特定临床症状在ASD。例如,社会认知主要依赖于一定的社会大脑区域(Patriquin et al ., 2016)。我们的研究结果表明,不同临床表型定义为发散core-symptom域会导致神经影像学的异质性。

具体来说,有更多的向右不对称在丘脑SI,少向右颞回不对称,前扣带,弗吉尼亚州和尾状,减少中间向右不对称和RRB额下回。

丘脑,称为subcortical-cortical继电器,与社会赤字和ASD(被认为是一个重要的地区Schuetze et al ., 2016)。尽管MRI无法再提供的证据改变了丘脑的体积不对称,变化在丘脑的体积可能关心WM轴突的髓鞘形成或其他性质的变化支配该地区或树突的变化或神经纤维网隔间(Schuetze et al ., 2016)。向右不对称的结构,丘脑体积调制之间的关系父母的异化和儿童的社会能力与社交焦虑障碍(Zhang et al ., 2020)。在功能层面上,hypoconnectivity后丘脑和parieto-occipital皮层之间被发现在自闭症谱系障碍(Nair et al ., 2013),枕核已被证明有明显的连接与前额叶和parieto-occipital皮质在研究人类(Arcaro et al ., 2015)。枕异常相关社会互惠赤字ASD (Amaral et al ., 2008)。我们的研究结果表明丘脑体积属性结构层面上可能导致改变在这些功能连接性,这反过来影响社会互动在ASD。

颞上回(STG)通常是language-functional地区发达国家和语言障碍。在胚胎发育和早期产后发展,正确的语言处理STG同样有能力离开STG (安德烈•柯特兹et al ., 1992)。然而,这等效容量开始改变在以后的发展过程中,左STG显示出明显的优势在语言处理(安德烈•柯特兹et al ., 1992)。报告语言协会区域不对称在ASD有不一致的结果,研究表明增加左梭状回和颞下叶厚度(不对称的Postema et al ., 2019),研究报告增加左通用卷语言协会地区(不对称Hazlett et al ., 2006),缺乏平面temporale左方的不对称(罗哈斯et al ., 2005),或者调查表现出向右不对称通用卷在ASD与语言皮层(De壕et al ., 2004)。VA患者群的事实在我们的研究中表现出更少的向右不对称又提供了非典型通用在ASD不对称的证据,尽管不可否认在一个不同的模式比之前的文学作品。

frontostriatal系统在社会中扮演着重要角色的动机,这被认为是异常的基础在ASD(口头交流Delmonte et al ., 2013)。一项研究表明,机制控制神经元的数量和体积和尾状核的总量在ASD(特异表达荷兰人et al ., 2005)。这些细胞变化导致两国的不同卷尾(即。自闭症、尾状异常不对称)。尾状异常中断的不对称是结构和功能之间的连接性额叶皮质纹状体(包括前扣带)和(Delmonte et al ., 2013),这可能解释之间的联系在左侧尾状核和前扣带和语言沟通能力的不对称赤字ASD在我们的研究中。

据报道,响应抑制持续与和中等额下回,这可能与核心赤字ASD的严重程度(Voorhies et al ., 2018)。功能,在抑制条件下任务,ASD最初从事右侧比左侧额叶皮质(通常是发展中首先招募左额中回),降低了招聘non-frontal地区,这与他们的困难执行自上而下的控制(瓦拉et al ., 2014)。在我们的研究中,增加向右不对称的通用卷和中等额下回RRB子群中被发现。改变结构不对称可能功能的后果。我们的结果可以解释的第一个招聘右额叶皮层在ASD。增加结构向右不对称可能远程的基础功能hypoconnectivity和本地联接在额叶皮层,是底层的赤字RRB ASD。

独特的通用不对称改变在每个子群强调core-symptom-specific分析结构不对称的动机。将异构ASD主题划分为原因的symptom-related子组会增加神经成像研究结果的特异性和准确性。

4.3。思维的关系

通过多元回归分析,我们发现,集群的AIs A4(丘脑)节选相关负面社会衡量成绩。(即减少社会分数。,lower symptom severity) provides preliminary proof that increased rightward asymmetry in Cluster A4 might have a compensatory effect in regulating social deficits. Although ASD patients have inactive responses to social stimuli, in some cases this low interaction may be improved by early intervention (科恩et al ., 2018)。数据显示,非典型向右丘脑的不对称可能确实是社会互动的解剖基础赤字在ASD,和及时的和有效的干预措施可能施加的影响通过重组和大脑功能的平衡社会认知网络(科恩et al ., 2018),包括丘脑。这种效应可能提供新颖的想法和对未来的新目标治疗ASD。然而,这种关系需要更多的可再生的研究来证实。

4.4。常见的通用不对称模式一般ASD组和ASD子组

一般的ASD组和三个子组显示一致的中间暂时的变化和楔前叶回。这两个大脑区域重叠与默认模式网络(静),这可能是上环道负责域三个核心症状。第五,只包含两个域,通过合并中的第一个两个域表示DSM-IV-TR(社会互动和交流领域)到社会通信域(舒尔曼et al ., 2020)。社会交往和沟通的模型表明收敛赤字,但不是RRB。新标准的潜在影响,受到了人们的广泛关注,一些研究检查的敏感性和特异性(修订格思里et al ., 2013)。但是,没有研究检验了大脑结构改变相关修订诊断领域。在我们的研究中,应该注意的是,尽管有重叠的SI组和VA子群之间的大脑区域,甚至有更多的不对称变化的差异,包括大脑不同区域和不同方向(即。,中央后回)。因此,我们认为,这是更合理的划分一般ASD患者分成三个core-symptom-related子组的大脑结构的研究。

4.5。年龄的影响

结果AIs和年龄之间的多元回归分析表明,通用汽车不对称在未成年人可能不是常数。在TD控制,这表现为增加向右不对称集群A2从7岁到18岁。自闭症患者,异常通用不对称改变了年龄:集群V1有更多的左方的不对称,和集群A5有更多的向右不对称。在相应的TD控制,集群显示反向不对称。这表明在集群V1和集群A5程度的异常增加。这些通用不对称变化是否由遗传引起的,环境,或者两个都是未知的。之前的研究已经表明,有结构不对称存在甚至在出生之前(消息灵通的et al ., 1991;麦卡特尼和消息灵通的,1999年)。解剖组织学研究表明,遗传因素导致大脑偏侧性(Karlebach和弗兰克博士,2015年)。我们的观察进一步说明孤独症早期干预的重要性。这是未来研究的一个关键领域,需要进一步纵向分析。

4.6。限制

我们检查了通用异常之间的关系不对称和年龄,但没有进行纵向比较年龄效应和通用汽车不对称由于样本量的限制。调查通用汽车的纵向变化不对称在每个子群,有必要采用当前分组模式和探讨年龄对通用汽车不对称的影响使用高功率的方法和纵向跟踪和更多的参与者。数据在我们的研究中从容忍我数据库筛选和收集来自世界各地的八个网站,导致额外的可变性,包括扫描设备和参数的差异,临床行为评价,参与者的选择。然而,网站的偏差最小化利用这种效应时作为协变量进行统计分析。

5。结论

识别潜在的神经基质不同的核心症状领域,我们探讨了core-symptom-related改变通用汽车不对称在ASD。我们发现独特的通用不对称变化三个ASD组和一些特定的改变组大大盖过了一般ASD组。这些发现强调核心症状的作用探索ASD-related神经影像学改变,并提供一个清晰的描述core-symptom-related神经生物学上的差异。此外,通用异常不对称程度随着年龄的增加,说明早期干预和治疗的重要性。此外,集群A4在调节社会缺陷的补偿效应可能提供新颖的想法和对未来的新目标治疗ASD。总之,我们的结果进一步支持这一理论,每个核心症状ASD领域可能有独立的病因学和神经生物学的基础,这是未来自闭症的诊断和治疗的关键。

数据可用性声明

在这项研究中提出的数据集可以在网上找到存储库。库的名称/存储库和加入数量(s)可以在文章中找到补充材料。

道德声明

伦理审查和批准没有所需的研究对人类参与者按照地方立法和制度的要求。参与者的法定监护人的书面知情同意/近亲不要求参加本研究按照国家法律和制度的要求。

作者的贡献

CL和MN的构思和设计实验。CL,锰、WC、XL、TL、YC、CZ, XW分析数据。CL和MN写的手稿。所有作者的文章和批准提交的版本。

确认

我们想表达我们的诚挚感谢数据捐赠者和组织者和参与者参与本研究,高蕾博士从武汉大学中南医院指导图像处理技术。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2022.1077908/full补充材料

补充图1 |通用不对称的差异基于两者在群体间的比较。(一)如果₂与TD: 3集群与硅之间的显著差异₂和TD控制。(B)弗吉尼亚州₂与TD: 3集群之间的显著差异₂和TD控制。红色表示如果₂/ VA₂更多的向右不对称,蓝色表示更多的左方的不对称。结果修正为多个比较使用高斯随机过程与体素水平P值< 0.005和集群级别的P< 0.05。通用汽车、灰质;节选,自闭症诊断观察;如果₂节选,小组由社会互动赤字基础上;弗吉尼亚州₂,子群由言语交际节选异常的基础上。

脚注

引用

阿马拉尔,d G。,Schumann, C. M., and Nordahl, C. W. (2008). Neuroanatomy of autism.趋势>。31日,137 - 145。doi: 10.1016 / j.tins.2007.12.005