著名医師による解説が無料で読めます
すると翻訳の精度が向上します
行動の自己調節は小児期に急速に発達し、この分野での闘争は生涯にわたる否定的な結果をもたらす可能性があります。自己規制を伴う課題は、自閉症スペクトラム障害(ASD)を含むいくつかの神経発達条件に共通しています。神経発達条件の有無にかかわらず子供の行動調節の神経発現についてはほとんど知られていない。Connectome Predicive Modeling(CPM)を介した全脳の脳機能相関(FC)と行動調節を調べました。CPMは、脳行動関係の予測モデルを開発し、交差検証を使用して「ニューロマーカー」としての可能性を評価するためのデータ駆動型プロトコルです。データはABIDE IIに由来し、ASDの有無にかかわらず276人の子供(8〜13歳)で構成されています。FCが行動規制の個人差を予測したネットワークを特定しました。これらのネットワークモデルは、休暇1アウトと分割の半分、交差検証の両方で、FCデータからの新規の個人の阻害とシフトを予測しました。より多くの後部ネットワークに依存し、より前のネットワークに依存し、どちらもDMNの領域を含む抑制が共通性と違いを観察しました。私たちの発見は、神経発達状態の有無にかかわらず、阻害とシフトの神経表現とシフトの知識を大幅に追加します。次元的に定量化できる多数の行動問題を考えると、全脳ニューロマーカー技術の洗練が将来有用であることが証明される可能性があります。
行動の自己調節は小児期に急速に発達し、この分野での闘争は生涯にわたる否定的な結果をもたらす可能性があります。自己規制を伴う課題は、自閉症スペクトラム障害(ASD)を含むいくつかの神経発達条件に共通しています。神経発達条件の有無にかかわらず子供の行動調節の神経発現についてはほとんど知られていない。Connectome Predicive Modeling(CPM)を介した全脳の脳機能相関(FC)と行動調節を調べました。CPMは、脳行動関係の予測モデルを開発し、交差検証を使用して「ニューロマーカー」としての可能性を評価するためのデータ駆動型プロトコルです。データはABIDE IIに由来し、ASDの有無にかかわらず276人の子供(8〜13歳)で構成されています。FCが行動規制の個人差を予測したネットワークを特定しました。これらのネットワークモデルは、休暇1アウトと分割の半分、交差検証の両方で、FCデータからの新規の個人の阻害とシフトを予測しました。より多くの後部ネットワークに依存し、より前のネットワークに依存し、どちらもDMNの領域を含む抑制が共通性と違いを観察しました。私たちの発見は、神経発達状態の有無にかかわらず、阻害とシフトの神経表現とシフトの知識を大幅に追加します。次元的に定量化できる多数の行動問題を考えると、全脳ニューロマーカー技術の洗練が将来有用であることが証明される可能性があります。
Behavioral self-regulation develops rapidly during childhood and struggles in this area can have lifelong negative outcomes. Challenges with self-regulation are common to several neurodevelopmental conditions, including Autism Spectrum Disorder (ASD). Little is known about the neural expression of behavioral regulation in children with and without neurodevelopmental conditions. We examined whole-brain brain functional correlations (FC) and behavioral regulation through connectome predictive modelling (CPM). CPM is a data-driven protocol for developing predictive models of brain-behavior relationships and assessing their potential as 'neuromarkers' using cross-validation. The data stems from the ABIDE II and comprises 276 children with and without ASD (8-13 years). We identified networks whose FC predicted individual differences in behavioral regulation. These network models predicted novel individuals' inhibition and shifting from FC data in both a leave-one-out, and split halves, cross-validation. We observed commonalities and differences, with inhibition relying on more posterior networks, shifting relying on more anterior networks, and both involving regions of the DMN. Our findings substantially add to our knowledge on the neural expressions of inhibition and shifting across children with and without a neurodevelopmental condition. Given the numerous behavioral issues that can be quantified dimensionally, refinement of whole-brain neuromarker techniques may prove useful in the future.
医師のための臨床サポートサービス
ヒポクラ x マイナビのご紹介
無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。