Impaired Communication Between the Motor and Somatosensory Homunculus Is Associated With Poor Manual Dexterity in Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine motor skill impairments are common in autism spectrum disorder (ASD), significantly affecting quality of life. Sensory inputs reaching the primary motor cortex (M1) from the somatosensory cortex (S1) are likely involved in fine motor skill and specifically motor learning. However, the role of these connections has not been directly investigated in humans. This study aimed to investigate, for the first time, the role of the S1-M1 connections in healthy subjects in vivo and whether microstructural alterations are associated with motor impairment in ASD. METHODS: Sixty right-handed neurotypical adult men aged 18 to 45 years, and 60 right-handed age- and sex-matched subjects diagnosed with ASD underwent fine motor skill assessment and scanning with diffusion tensor imaging (DTI). The streamlines of the hand region connecting S1-M1 of the motor-sensory homunculus were virtually dissected using TrackVis, and diffusion properties were extracted. The face/tongue region connections were used as control tracts. RESULTS: The ASD group displayed lower motor performances and altered DTI measurements of the hand-region connection. Behavioral performance correlated with hand-region DTI measures in both groups, but not with the face/tongue connections, indicating anatomical specificity. There was a left-hemisphere association of motor ability in the control group and an atypical rightward shift in the ASD group. CONCLUSIONS: These findings suggest that direct interaction between S1 and M1 may contribute to the human ability to precisely interact with and manipulate the environment. Because electrophysiological evidence indicates that these connections may underpin long-term potentiation in M1, our findings may lead to novel therapeutic treatments for motor skill disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».