Building functional connectivity neuromarkers of behavioral self-regulation across children with and without Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».