Building Functional Connectivity Neuromarkers of Behavioral Self-Regulation in Children with and without Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Children with Autism Spectrum Disorder (ASD) are known to struggle with behavioral self-regulation, which associates with greater daily-life challenges and an increased risk for psychiatric comorbidities. Despite these negative outcomes, little is known about the neural expression of behavioral regulation in children with and without ASD. Here, we examined whole-brain linear associations between brain functional correlations (FC) and behavioral regulation through connectome predictive modelling (CPM), a data-driven protocol for developing predictive models of brain–behavior relationships from data, assessing ‘neuromarkers’ using cross-validation. Using data from two sites of the ABIDE II dataset comprising 276 children with and without ASD (8-13 years), we identified functional brain networks whose FC predicted individual differences in two, of three, behavioral regulation subdomains. These distributed network models predicted novel individuals’ inhibition and shifting from resting-state FC data both in a leave-one-out, as well as split halves, cross-validation. We observed commonalities and differences in the functional networks associating with these subdomains, with inhibition relying on more posterior networks, shifting relying on more anterior networks, and both involving regions of the DMN. Our findings present a substantial addition to our knowledge on the neural expressions of inhibition and shifting across the spectrum of children with and without ASD, demonstrating the utility of this trans-diagnostic modelling approach. Given the numerous cognitive and behavioral issues that can be quantified dimensionally in neurodevelopmental disorders, further refinement of whole-brain neuromarker techniques may thus pave a way for functional neuroimaging to meaningfully contribute to individualized medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».