Profiling brain morphology for autism spectrum disorder with two cross-culture large-scale consortia
Notice bibliographique
Résumé
We explore neurodevelopmental heterogeneity in Autism Spectrum Disorder (ASD) through normative modeling of cross-cultural cohorts. By leveraging large-scale datasets from Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) and China Autism Brain Imaging Consortium (CABIC), our model identifies two ASD subgroups with distinct brain morphological abnormalities: subgroup “L” is characterized by generally smaller brain region volumes and higher rates of abnormality, while subgroup “H” exhibits larger volumes with less pronounced deviations in specific areas. Key areas, such as the isthmus cingulate and transverse temporal gyrus, were identified as critical for subgroup differentiation and ASD trait correlations. In subgroup H, the regional volume of the isthmus cingulate cortex showed a direct correlation with individuals’ autistic mannerisms, potentially corresponding to its slower post-peak volumetric declines during development. These findings offer insights into the biological mechanisms underlying ASD and support the advancement of subgroup-driven precision clinical practices. Using the lifespan brain chart and two large-scale cross-cultural consortia (ABIDE and CABIC), we disentangle the heterogeneity of brain morphology in ASD into two structural impairment pathways that could disrupt sensory to association functions.
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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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».