動的な遅延分析により、自閉症スペクトラム障害における非定型の脳情報の流れが明らかになります

この研究では、動的LAG分析（DLA）と呼ばれる新しい手法を適用することにより、神経型（NT）個人と自閉症スペクトラム障害のある個人（ASD）の個人との間の全脳の動的遅延パターンの変動を調査しました。繰り返し時間= 100ミリ秒の3D磁気共鳴脳図データを使用すると、脳ネットワーク間の活動の拡大を非常に正確に分析できます。NT個体（n = 20）とASDの個人（n = 20）の間に最高空間相関を持つ16の安静状態ネットワーク（RSN）が分析されました。各RSNペア間の動的ラグパターンの変動は、各RSNペアの組み合わせの間の時間LAGの変動を測定し、ASDグループとNTグループ間でこれらの遅延パターンがどのように変化するかを統計的に定義するDLAを使用して調査されました。DLA分析では、120 RSNペアの10.8％が、代理データのしきい値で補正された補正を生き延びた動的なラグパターンの違いを統計的に有意に（p値<0.003）持っていることが示されました。LAGパターンの変化は、顕著性、エグゼクティブ、ビジュアル、およびデフォルトモードネットワークに集中しており、ASDのこれらの地域での脳接続障害の以前の所見をサポートしています。重要なRSNペアの92.3％と84.6％は、ASD対NTのそれぞれより短い平均と中央値の時間遅延を明らかにしました。まとめると、これらの結果は、大規模な機能的脳ネットワーク間の活動の非定型的な広がりを示す遅延パターンの変化がASD表現型に寄与する可能性があることを示唆しています。Autism Res 2020、13：244-258。©2019著者。国際自閉症研究協会が発行した自閉症研究Wiley Reprionicals、Inc。が発行しました。超高速ニューロイメージング手順を使用して、神経型（NT）の個人と比較して、ASDの成人の脳領域間のコミュニケーションを調査しました。ASDの個人は、脳領域全体の情報フローパターンを変更したことがわかりました。非定型パターンは、以前に障害の病態生理に関与していた脳の顕著性、エグゼクティブ、視覚、およびデフォルトモードネットワーク領域に集中していました。

This study investigated whole-brain dynamic lag pattern variations between neurotypical (NT) individuals and individuals with autism spectrum disorder (ASD) by applying a novel technique called dynamic lag analysis (DLA). The use of 3D magnetic resonance encephalography data with repetition time = 100 msec enables highly accurate analysis of the spread of activity between brain networks. Sixteen resting-state networks (RSNs) with the highest spatial correlation between NT individuals (n = 20) and individuals with ASD (n = 20) were analyzed. The dynamic lag pattern variation between each RSN pair was investigated using DLA, which measures time lag variation between each RSN pair combination and statistically defines how these lag patterns are altered between ASD and NT groups. DLA analyses indicated that 10.8% of the 120 RSN pairs had statistically significant (P-value <0.003) dynamic lag pattern differences that survived correction with surrogate data thresholding. Alterations in lag patterns were concentrated in salience, executive, visual, and default-mode networks, supporting earlier findings of impaired brain connectivity in these regions in ASD. 92.3% and 84.6% of the significant RSN pairs revealed shorter mean and median temporal lags in ASD versus NT, respectively. Taken together, these results suggest that altered lag patterns indicating atypical spread of activity between large-scale functional brain networks may contribute to the ASD phenotype. Autism Res 2020, 13: 244-258. © 2019 The Authors. Autism Research published by International Society for Autism Research published by Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: Autism spectrum disorder (ASD) is characterized by atypical neurodevelopment. Using an ultra-fast neuroimaging procedure, we investigated communication across brain regions in adults with ASD compared with neurotypical (NT) individuals. We found that ASD individuals had altered information flow patterns across brain regions. Atypical patterns were concentrated in salience, executive, visual, and default-mode network areas of the brain that have previously been implicated in the pathophysiology of the disorder.