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Enregistrement W3010608265 · doi:10.1186/s13229-020-0317-x

Social brain activation during mentalizing in a large autism cohort: the Longitudinal European Autism Project

2020· article· en· W3010608265 sur OpenAlexaff
Carolin Moessnang, Sarah Baumeister, Julian Tillmann, David Goyard, Tony Charman, Sara Ambrosino, Simon Baron‐Cohen, Christian F. Beckmann, Sven Bölte, Carsten Bours, Daisy Crawley, Flavio Dell’Acqua, Sarah Durston, Christine Ecker, Vincent Frouin, Hannah Hayward, Rosemary Holt, Mark H. Johnson, Emily J. H. Jones, Meng‐Chuan Lai, Michael Lombardo, Luke Mason, Marianne Oldenhinkel, Antonio M. Persico, Antonia San José Cáceres, Will Spooren, Eva Loth, Declan Murphy, Jan K. Buitelaar, Tobias Banaschewski, Daniel Brandeis, Heike Tost, Andreas Meyer‐Lindenberg

Notice bibliographique

RevueMolecular Autism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeInnovative Medicines InitiativeBundesministerium für Bildung und ForschungAutism SpeaksSimons Foundation Autism Research InitiativeMedical Research CouncilEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsBrandeis UniversityEuropean Commission
Mots-clésAutismPsychologyMentalizationFunctional magnetic resonance imagingNeuropsychologyAutism spectrum disorderDevelopmental psychologyNeurodevelopmental disorderSocial cognitionTheory of mindNeuroscienceCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition with key deficits in social functioning. It is widely assumed that the biological underpinnings of social impairment are neurofunctional alterations in the "social brain," a neural circuitry involved in inferring the mental state of a social partner. However, previous evidence comes from small-scale studies and findings have been mixed. We therefore carried out the to-date largest study on neural correlates of mentalizing in ASD. METHODS: As part of the Longitudinal European Autism Project, we performed functional magnetic resonance imaging at six European sites in a large, well-powered, and deeply phenotyped sample of individuals with ASD (N = 205) and typically developing (TD) individuals (N = 189) aged 6 to 30 years. We presented an animated shapes task to assess and comprehensively characterize social brain activation during mentalizing. We tested for effects of age, diagnosis, and their association with symptom measures, including a continuous measure of autistic traits. RESULTS: We observed robust effects of task. Within the ASD sample, autistic traits were moderately associated with functional activation in one of the key regions of the social brain, the dorsomedial prefrontal cortex. However, there were no significant effects of diagnosis on task performance and no effects of age and diagnosis on social brain responses. Besides a lack of mean group differences, our data provide no evidence for meaningful differences in the distribution of brain response measures. Extensive control analyses suggest that the lack of case-control differences was not due to a variety of potential confounders. CONCLUSIONS: Contrary to prior reports, this large-scale study does not support the assumption that altered social brain activation during mentalizing forms a common neural marker of ASD, at least with the paradigm we employed. Yet, autistic individuals show socio-behavioral deficits. Our work therefore highlights the need to interrogate social brain function with other brain measures, such as connectivity and network-based approaches, using other paradigms, or applying complementary analysis approaches to assess individual differences in this heterogeneous condition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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