Gyrification changes are related to cognitive strengths in autism
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral, cognitive and functional particularities in autism differ according to autism subgroups and might be associated with domain-specific cognitive strengths. It is unknown whether structural changes support this specialization. We investigated the link between cortical folding, its maturation and cognitive strengths in autism subgroups presenting verbal or visuo-spatial peaks of abilities. We measured gyrification, a structural index related to function, in 55 autistic participants with (AS-SOD, N = 27) or without (AS-NoSOD, N = 28) a speech onset delay (SOD) with similar symptom severity but respectively perceptual and verbal cognitive strengths, and 37 typical adolescents and young adults matched for intelligence and age. We calculated the local Gyrification Index (lGI) throughout an occipito-temporal region of interest and independently modeled age and peak of ability effects for each group. Unique gyrification features in both autistic groups were detected in localized clusters. When comparing the three groups, gyrification was found lower in AS-SOD in a fusiform visual area, whereas it was higher in AS-NoSOD in a temporal language-related region. These particular areas presented age-related gyrification differences reflecting contrasting local maturation pathways in AS. As expected, peaks of ability were found in a verbal subtest for the AS-NoSOD group and in the Block Design IQ subtest for the AS-SOD group. Irrespective of their direction, regional gyrification differences in visual and language processing areas respectively reflect AS-SOD perceptual and AS-NoSOD language-oriented peaks. Unique regional maturation trajectories in the autistic brain may underline specific cognitive strengths, which are key variables for understanding heterogeneity in autism.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».