Imaging-Genetics in Autism Spectrum Disorder: Advances, Translational Impact, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) refers to a group of heterogeneous neurodevelopmental disorders that are unified by impairments in reciprocal social communication and a pattern of inflexible behaviors. Recent genetic advances have resolved some of the complexity of the genetic architecture underlying ASD by identifying several genetic variants that contribute to the disorder. Different etiological pathways associated with ASD may converge through effects on common molecular mechanisms, such as synaptogenesis, neuronal motility, and axonal guidance. Recently, with more sophisticated techniques, neuroimaging, and neuropathological studies have provided some consistency of evidence that altered structure, activity, and connectivity within complex neural networks is present in ASD, compared to typically developing children. The imaging-genetics approach promises to help bridge the gap between genetic variation, resultant biological effects on the brain, and production of complex neuropsychiatric symptoms. Here, we review recent findings from the developing field of imaging-genetics applied to ASD. Studies to date have indicated that relevant risk genes are associated with alterations in circuits that mediate socio-emotional, visuo-spatial, and language processing. Longitudinal studies ideally focused on early development, in conjunction with investigation for gene-gene, and gene-environment interactions may move the promise of imaging-genetics in ASD closer to the clinical domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».