Quantitative and Qualitative Sex Modulations in the Brain Anatomy of Autism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex-based neurobiological heterogeneity in autism is poorly understood. Research is disproportionately biased to males, leading to an unwarranted presumption that autism neurobiology is the same across sexes. Previous neuroimaging studies using amalgamated multicenter datasets to increase autistic female samples are characterized by large statistical noise. METHODS: We used a better-powered dataset of 1183 scans of 839 individuals-299 (467 scans) autistic males, 74 (102 scans) autistic females, 240 (334 scans) control males, and 226 (280 scans) control females-to test two whole-brain models of overall/global sex modulations on autism neuroanatomy, by summary measures computed across the brain: the local magnitude model, in which the same brain regions/circuitries are involved across sexes but effect sizes are larger in females, indicating quantitative sex modulation; and spatial dissimilarity model, in which the neuroanatomy differs spatially between sexes, indicating qualitative sex modulation. The male and female autism groups were matched on age, IQ, and autism symptoms. Autism brain features were defined by comparisons with same-sex control individuals. RESULTS: Across five metrics (cortical thickness, surface area, volume, mean absolute curvature, and subcortical volume), we found no evidence supporting the local magnitude model. We found indicators supporting the spatial dissimilarity model on cortical mean absolute curvature and subcortical volume, but not on other metrics. CONCLUSIONS: The overall/global autism neuroanatomy in females and males does not simply differ quantitatively in the same brain regions/circuitries. They may differ qualitatively in spatial involvement in cortical curvature and subcortical volume. The neuroanatomy of autism may be partly sex specific. Sex stratification to inform autism preclinical/clinical research is needed to identify sex-informed neurodevelopmental targets.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».