Connectivity alterations in autism reflect functional idiosyncrasy
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is commonly understood as an alteration of brain networks, yet case-control analyses against typically-developing controls (TD) have yielded inconsistent results. Here, we devised a novel approach to profile the inter-individual variability in functional network organization and tested whether such idiosyncrasy contributes to connectivity alterations in ASD. Studying a multi-centric dataset with 157 ASD and 172 TD, we obtained robust evidence for increased idiosyncrasy in ASD relative to TD in default mode, somatomotor and attention networks, but also reduced idiosyncrasy in lateral temporal cortices. Idiosyncrasy increased with age and significantly correlated with symptom severity in ASD. Furthermore, while patterns of functional idiosyncrasy were not correlated with ASD-related cortical thickness alterations, they co-localized with the expression patterns of ASD risk genes. Notably, we could demonstrate that patterns of atypical idiosyncrasy in ASD closely overlapped with connectivity alterations that are measurable with conventional case-control designs and may, thus, be a principal driver of inconsistency in the autism connectomics literature. These findings support important interactions between inter-individual heterogeneity in autism and functional signatures. Our findings provide novel biomarkers to study atypical brain development and may consolidate prior research findings on the variable nature of connectome level anomalies 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».