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西门子、飞利浦、联影、GE…发布:2025-05-16 浏览:30 次
简要总结
本研究探讨了自闭症谱系障碍儿童丘脑皮质静息态功能连接与社交行为缺陷的关系及其执行功能的中介作用。研究首次通过丘脑亚区精细化分析,揭示了丘脑-默认模式网络功能连接异常通过特定执行功能子域影响社交行为的路径,为精准干预提供了潜在靶点。局限性包括样本年龄跨度大及问卷报告偏倚,未来需结合纵向设计与多模态数据验证机制
摘要
丘脑具有广泛的皮层连接,是调节社会行为的认知功能的整合中心。本研究旨在探讨:(1)丘脑皮层静息态功能连接(thalamocortical resting-state functional connectivity,RSFC)与儿童社会行为之间的关联;(2)不同的执行功能(executive function,EF)亚领域如何介导丘脑皮层RSFC与社会行为之间的关联。本研究纳入了自闭症脑影像数据交换(autism brain imaging data exchange,ABIDE)计划中具有神经影像学、行为学和人口学数据的儿童(年龄<14岁,自闭症谱系障碍[ASD];n=207,典型发育;n=259)。采用斯皮尔曼等级相关分析,首先在ASD儿童中,随后在典型发育儿童中,考察丘脑皮层RSFC与社交沟通和互动(social communication and interaction,SCI)评分(社交反应量表[social responsiveness scale,SRS])之间的关联,并进一步在丘脑亚区域水平上进行更细致的分析。接着,考察了八个EF亚领域在ASD儿童(n=139)中的中介作用。结果显示,右侧丘脑-默认模式网络(default mode network,DMN)RSFC与ASD儿童的SCI评分显著相关(ρ=0.23,pFDR=0.012),主要由内侧(ρ=0.22,pFDR=0.013)、腹侧(ρ=0.17,pFDR=0.036)和内髓板(ρ=0.17,pFDR=0.036)丘脑亚区域驱动。认知灵活性(ACME=0.13,punc=0.016)和情绪控制(ACME=0.08,punc=0.020)显著介导了右侧丘脑 - DMN RSFC与SCI评分之间的关联。本研究在丘脑亚区域水平上为ASD儿童的丘脑皮层RSFC与社会行为之间的关联提供了新的见解,提高了脑-行为映射的精确性,并强调了认知灵活性和情绪调节作为潜在的干预靶点,以改善因丘脑皮层连接改变而导致的下游效应,从而改善ASD儿童的社会结果。
科普摘要:本研究发现,在自闭症谱系障碍(ASD)儿童中,右侧丘脑 - 默认模式网络(DMN)的静息态功能连接(RSFC)与社会行为显著相关,这种关联主要由内侧、腹侧和内髓板丘脑亚区域驱动。认知灵活性和情绪控制显著介导了右侧丘脑 - DMN RSFC与社会行为之间的关系,这表明这些执行功能(EF)成分可能是改善因丘脑皮层连接改变而导致的下游效应的潜在干预靶点。
关键词:自闭症谱系障碍(ASDs)、儿童、执行功能、静息态功能连接(RSFC)、社会行为、丘脑皮层连接
1.引言
根据《精神障碍诊断与统计手册》(第5版;DSM-5),自闭症谱系障碍(ASD)是一组以相互性社会行为的缺陷、重复行为以及异常的感觉感知为特征的神经发育障碍。社会行为的缺陷是ASD的核心属性,会导致在工作中、在社会关系中以及总体生活质量上的挑战。纵向研究还表明,社会行为的缺陷可以引发心理健康问题并影响其发展轨迹。更为重要的是,社会行为的缺陷已被证明可以对干预产生反应,这使它们成为神经回路剖析的一个重要目标,这不仅将有助于早期精准诊断,而且还将为精准干预奠定关键基础。针对特定神经回路缺陷的治疗策略更有可能强化适当的神经反应并优化行为改善。
过去几十年的神经影像学研究表明,自闭症谱系障碍(ASD)并非是一种局部脑功能障碍,而是涉及多个神经系统的异常连接。尽管早期的连接性研究似乎支持ASD的“低连接性”理论,但新出现的证据表明,ASD与一种复杂的表型相关,其特征是多个脑网络中既存在低连接性,也存在高连接性。基于功能连接的测量指标比结构测量指标更有可能可靠地预测行为症状(如社会行为)。此外,功能测量指标已显示出对干预的反应性,并有可能成为治疗的靶点。因此,在本研究中,研究人员将重点研究静息态功能连接(RSFC),作为ASD中社会行为缺陷的潜在生物标志物。
特别是,丘脑与皮层之间的静息态功能连接(RSFC)可能在社会行为缺陷的发展中起着核心作用。异常的丘脑皮层连接可能会影响感觉信息向皮层的传递,从而导致感觉处理缺陷。这些感觉处理缺陷与ASD中的社会认知受损以及相互社会交往的成功率降低密切相关。已有几项研究表明ASD中存在异常的丘脑皮层RSFC,但不同研究中连接效应的方向和连接偏差的解剖位置存在差异。例如,尽管有几项研究发现ASD中丘脑与初级感觉皮层的连接性增强,与前额叶区域的连接性降低,但也有一些研究报道了与这一模式的例外情况。这些矛盾的发现可能归因于样本量和年龄的较大差异。此外,大多数研究依赖于皮层的粗略解剖划分(例如,前额叶、体感和运动),这些划分可能无法完全代表功能脑网络或丘脑皮层关系的潜在功能组织。另一个可能导致以往研究结果不一致的合理因素是丘脑本身的固有异质性。以往的研究通常将整个丘脑作为一个单一的兴趣区域,而没有充分考虑这一点。丘脑由细胞结构和功能不同的核团组成。特定的丘脑核团通过平行的路径与不同的皮层区域相连,形成了支持广泛的感觉、运动、认知和情感功能的丘脑皮层网络。例如,腹侧丘脑核团主要负责将运动和感觉信息传递到大脑皮层。涉及腹侧核团的丘脑皮层回路失调与强迫症中的强迫行为和运动症状相关。而内侧背核与前额叶皮层的联系紧密,并且与高级认知功能有关,如决策、执行功能(EFs)和情绪调节。精神分裂症患者被发现内侧背核与前额叶皮层之间的功能连接发生了显著变化,导致EF、工作记忆和社会认知的缺陷。这些功能差异凸显了在更细致的亚区域水平上检查丘脑皮层连接的重要性,因为这将使研究者能够以更高的特异性研究其与ASD行为症状的关联。
神经发育障碍,如自闭症谱系障碍(ASD),具有发育起源,其症状在严重程度上存在广泛的连续性,并在儿童期逐渐显现。因此,相当一部分幼儿可能表现出未达到ASD临床诊断标准的社会行为亚临床缺陷。实际上,相互社会行为的缺陷存在于广泛的连续体中,并且在一般人群中呈连续分布。然而,为了理解一般人群中亚临床社会缺陷的心理生物学机制,研究人员首先必须确定ASD儿童和典型发育(TD)儿童的社会缺陷是否共享相同的神经回路生物标志物。因此,在本研究中,研究人员将检查丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与社会行为缺陷之间的关联,不仅在临床诊断为ASD的儿童中,也在TD儿童中进行检查。
执行功能(EF)涵盖了广泛的认知过程,包括计划、抑制控制、认知灵活性、工作记忆和行为监控等。EF可能是丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与社会行为之间潜在路径的重要因素。动物模型和神经影像学研究的汇聚证据表明,丘脑与默认模式、显著性和执行功能网络等多个功能网络相互作用,以调节执行功能能力。此外,EF困难与ASD中的社会认知受损和社会功能降低有关。然而,目前还没有研究将EF作为丘脑皮层连接与ASD中社会行为之间潜在的中介因素进行考察。此外,尽管已有大量研究,包括几项荟萃分析和综述,但不同EF亚领域在ASD中的确切作用仍然不明确。现有的荟萃分析和系统综述大多只考察了EF的个别亚领域,导致对ASD中整体执行功能障碍特征缺乏全面了解。本研究旨在填补这一知识空白,通过考察每个独特的EF亚领域如何介导丘脑皮层RSFC与社会行为缺陷之间的关联。
研究者的假设认为,丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与ASD儿童的社会行为缺陷显著相关。为了验证这一假设,他们使用了自闭症脑影像数据交换(ABIDE)计划的大型公开可用数据集(ASD;n=207,TD;n=259)。研究者首先在ASD儿童(n=207)中,然后在典型发育(TD)儿童(n=259)中,检查了整个丘脑-皮层网络RSFC与社交反应量表(SRS)中的社交沟通和互动(SCI)评分之间的关联,以确定这种神经回路生物标志物是否同时存在于临床和TD队列中。随后,研究人员在丘脑亚区域水平上进行了更细致的分析。接下来,他们在ASD儿童的一个子集(n=139)中进行了探索性分析,以考察每个独特的执行功能(EF)亚领域如何介导丘脑皮层RSFC与社会行为缺陷之间的关联。研究人员假设只有特定的EF亚领域会显著介导丘脑皮层RSFC与ASD儿童社会缺陷之间的关联。研究设计如图1a所示。
2.方法
2.1被试
研究数据来自自闭症脑影像数据交换(ABIDE)计划,这是一个公开可用的数据集,包括两个大规模的集合:ABIDE I(n=1112,17个站点)和ABIDE II(n=1114,11个站点)。本研究共纳入466名年龄小于14岁的儿童,他们具有完整的神经影像学、SRS(社交反应量表)和人口学数据,包括207名ASD(自闭症谱系障碍)儿童和259名典型发育(TD)儿童(数据S1)。研究变量的基线特征见表1。有关具体程序和所用问卷的更多详细信息可以在ABIDE网站上找到。
表1 最终分析中纳入参与者的统计信息汇总
注:连续变量以均值(±标准差)表示;分类变量以频率表示。采用双样本t检验评估连续变量的组间差异;采用Fisher精确检验评估分类变量的组间差异。报告的p值均为双侧检验结果
2.2MRI采集与预处理
从每位研究参与者处收集了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和T1加权MRI图像。静息态功能磁共振成像图像使用CONN工具箱20b版本的默认预处理流程进行预处理。扫描图像通过SPM12的重排和去扭曲程序进行校正,其中所有扫描图像均以B样条插值法与第一幅扫描图像进行配准和重采样。使用SPM12的切片时间校正(STC)程序对功能数据的不同切片之间的时间错位进行校正。识别出帧位移超过0.9毫米或全局BOLD信号变化超过五个标准差的扫描体积作为潜在的异常值。使用SPM12的统一分割和标准化程序将功能和解剖图像标准化到标准的MNI空间,并将它们分割为灰质、白质和脑脊液组织类别。功能和解剖数据均使用四阶样条插值进行重采样。使用6毫米全宽半高(FWHM)的高斯核对功能数据进行平滑处理,并排除前四次扫描以允许磁场饱和。为了去噪,使用普通最小二乘回归从数据中移除由噪声变量解释的BOLD信号随时间的方差。噪声成分包括识别出的异常值、运动参数以及平均白质和脑脊液信号。接下来,对BOLD时间序列进行带通滤波,仅保留0.008至0.09赫兹之间的频率。使用R包neuroCombat v.1.0.13(https://github.com/Jfortin1/ neuroCombat_Rpackage)对静息态功能磁共振成像数据进行跨扫描仪、站点、重复时间(TR)和回波时间(TE)的校正。有关特定站点扫描协议和数据校正的详细信息在数据S1中进行了阐述。
2.3功能连接矩阵的构建
使用自动化解剖图谱3(AAL3)定义了右侧和左侧丘脑及其各自的亚区域。在每个半球中,丘脑被划分为六个亚区域,分别是:(1)前腹侧(AV),(2)后外侧(LP),(3)腹侧(包括腹前核、腹外侧核和腹后外侧核),(4)内髓层(IL),(5)内侧(包括内侧腹核、内侧背核大细胞群和内侧背核外侧小细胞群),以及(6)后侧(包括外侧膝状体、内侧膝状体、丘脑枕下部、丘脑枕中部、丘脑枕前部和丘脑枕外侧核)(图1b)。利用功能图谱定义了七个大规模皮层静息态网络,包括视觉网络(VN)、体感运动网络(SMN)、背侧注意网络(DAN)、腹侧注意网络/显著性网络(VAN)、边缘网络(LN)、前额顶叶网络(FPN)和默认模式网络(DMN)(图1c)。所使用的分区细节在数据S1中有详细说明。通过ROI-to-ROI方法来评估右侧和左侧丘脑与上述大规模皮层静息态网络之间的功能连接。在丘脑亚区域水平的分析中,计算了每个丘脑亚区域与七个皮层网络之间的功能连接。通过测量每个种子区域和目标ROI之间BOLD时间序列的Fisher变换双变量相关系数来计算功能连接矩阵,这一过程通过血流动力学响应因子(HRF)加权的一般线性模型完成。
图1 研究设计与目的(a) 研究目的包括探索丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与社交行为(在自闭症谱系障碍儿童和典型发育儿童中)之间的关联,以及不同执行功能亚领域的中介作用。(b) 在每个半球中,丘脑被划分为六个亚区,具体为前腹侧、外侧后部、腹侧、内髓层、内侧和后部区域。(c) 丘脑被检测其与Yeo7皮层功能网络的静息态功能连接,具体为视觉网络(深紫色)、体感运动网络(蓝色)、背侧注意网络(绿色)、腹侧注意网络/显著性网络(浅紫色)、边缘网络(黄色)、前顶叶网络(橙色)和默认模式网络(红色)。BRIEF,行为执行功能评定量表;EF,执行功能;N,每项分析的受试者数量
2.4社交反应量表(SRS)
使用社交反应量表(SRS)来评估社会行为,这是一项由家长填写的问卷,将65个项目分为5个分量表,分别是社交意识量表(8个项目)、社交认知量表(12个项目)、社交沟通量表(22个项目)、社交动机量表(11个项目)以及限制性兴趣和重复行为量表(12个项目)。项目评分采用4点李克特量表(1 = 不符合,4 = 几乎总是符合),得分越高表示社会行为的缺陷越严重。SCI(社交沟通和互动)评分是社交意识、社交认知、社交沟通和社交动机量表得分的总和。在本分析中使用了原始的SRS得分。
2.5行为评定执行功能量表(BRIEF)
行为评定执行功能量表(BRIEF)是一项包含86个项目的家长报告问卷,用于评估5至18岁儿童的执行功能(EF)表现。每个项目采用3点李克特量表进行评分,得分越高表示执行功能表现越差。BRIEF包含八个临床亚量表:(1)抑制,(2)转换(认知灵活性),(3)情绪控制,(4)启动,(5)工作记忆,(6)计划/组织,(7)材料整理,以及(8)监控,这些亚量表的得分相加以产生一个总体的全球执行功能综合(GEC)得分。原始得分经过线性转换得到T得分,这些T得分被用于分析中。
3.统计分析
所有统计分析均在R v4.3.2中进行。性别、扫描时年龄、fMRI平均相对运动和全量表智商分数被纳入所有模型作为协变量。显著性水平设定为p<0.05(双尾)。相关矩阵使用corx包v.1.0.7.2计算。采用Benjamini-Hochberg方法对多重比较进行校正。
为了研究丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与ASD儿童(n=207)社会行为之间的关联,研究人员采用了两步法。这种方法包括首先在整体丘脑 - 皮层网络RSFC水平上探索与SCI评分的关联,随后在丘脑亚区域 - 皮层网络RSFC水平上进行更细致的分析。
3.1整体丘脑 - 皮层网络RSFC与社会行为
首先,研究人员使用斯皮尔曼等级相关分析,检查了SCI评分与双侧整个丘脑和七个大规模皮层静息态网络(VN、SMN、DAN、VAN、LN、FPN和DMN)之间的RSFC的关联。采用相同的方法,他们还检查了在典型发育(TD)儿童(n=259)中是否存在类似的关联。
3.2丘脑亚区域 - 皮层网络RSFC与社会行为
采用斯皮尔曼等级相关分析的类似方法,对2.6.1节中发现的显著关联在丘脑亚区域水平上进行了进一步检查。具体来说,研究了每个半球的六个丘脑亚区域(AV、LP、腹侧、IL、内侧和后侧)与七个大规模皮层静息态网络之间的RSFC与SCI评分的关联。
为了评估不同执行功能(EF)亚领域在中识别的脑 - 行为关联中的中介作用,研究人员使用了中介分析包v4.5.0进行了中介分析。将BRIEF中的全球执行功能综合(GEC)得分以及八个临床亚量表得分((1)抑制,(2)转换,(3)情绪控制,(4)启动,(5)工作记忆,(6)计划/组织,(7)材料整理,以及(8)监控)建模为潜在的中介变量。所有数值变量均进行了中心化和标准化处理。使用带有5000次重新抽样的自助法(bootstrap method)来估计中介效应的偏差校正显著性。
3.3整体丘脑 - 皮层网络RSFC与社会行为
在ASD队列中,研究人员观察到右侧丘脑 - 默认模式网络(RThal-DMN)静息态功能连接(RSFC)与SCI评分之间存在显著的正相关(ρ=0.23,pFDR=0.012;图2a),这表明右侧丘脑与DMN之间的连接性增加与社会行为的更大缺陷相关联。SCI评分与其他整体丘脑-皮层网络RSFC测量值之间没有显著相关性(|ρ|<0.16,pFDR>0.05)。后续分析表明,RThal-DMN RSFC与所有四个SCI分量表评分(社交意识、社交认知、社交沟通和社交动机量表评分)均显著相关(|ρ|>0.14,pFDR<0.05)(图2b)。在典型发育(TD)队列中,没有任何整体丘脑 - 皮层网络RSFC测量值与SCI评分显著相关(|ρ|<0.14,pFDR>0.05)(图2c)。完整的相关结果详细记录在数据S1中。鉴于研究者仅在ASD队列中发现了丘脑皮层RSFC与SCI评分之间的显著关联,而在TD队列中没有发现,所有后续分析均仅使用ASD队列进行。
图2 全丘脑-皮层网络静息态功能连接(RSFC)与社交行为。(a) 自闭症谱系障碍队列中全丘脑-皮层网络RSFC与社交沟通与互动(SCI)评分之间的斯皮尔曼相关性(n = 207)。(b) (b) 后续分析评估了右侧丘脑与默认模式网络(RThal-DMN)之间的静息态功能连接与所有四个SCI亚量表评分之间的斯皮尔曼相关性(n = 207)。(c) (c) 典型发育队列中全丘脑-皮层网络RSFC与SCI评分之间的斯皮尔曼相关性(n = 259)。(d) 显著性:*p < 0.05, **p < 0.01
3.4丘脑亚区域 - 皮层网络RSFC与社会行为
对右侧丘脑的六个亚区域进行的进一步研究发现,右侧丘脑-默认模式网络(RThal-DMN)RSFC与SCI评分之间的显著关联主要由内侧(ρ=0.22,pFDR=0.013)、腹侧(ρ=0.17,pFDR=0.036)和内髓层(IL;ρ=0.17,pFDR=0.036)丘脑亚区域驱动(图3)。具体而言,研究结果表明,DMN与内侧、腹侧和IL丘脑亚区域之间的RSFC增加与社会行为的更大缺陷相关联。完整的相关结果详细记录在数据S1中。
图3 自闭症谱系障碍中丘脑亚区 - 皮层网络静息态功能连接与社交行为。残差图显示社交沟通与互动(SCI)评分的排名(Y轴)和右侧丘脑亚区 - 皮层网络静息态功能连接的排名(X轴)。每个图代表右侧丘脑的一个亚区的连接情况,分别是前腹侧(红色)、外侧后部(橙色)、腹侧(黄色)、内髓层(绿色)、内侧(粉色)和后部(青色)。残差是在考虑性别、扫描年龄、平均fMRI运动和全量表智商得分的影响后计算得出的。图中显示了斯皮尔曼相关系数(ρ)和显著性(p)。
显著性:*p < 0.05
3.5执行功能(EF)的中介效应
研究人员进行了中介分析,以评估执行功能(EF)在已识别的脑 - 行为关联(RThal-DMN RSFC与SCI评分)中的中介作用(数据S1)。研究发现,由全球执行功能综合(GEC)得分衡量的整体执行功能表现显著介导了RThal-DMN RSFC与SCI评分之间的关联(ACME=0.12,p=0.047)(图4a)。随后,研究人员探索了特定的执行功能表现亚领域,发现执行功能的显著中介效应主要由认知灵活性(ACME=0.13,punc=0.016;图4b)和情绪控制(ACME=0.08,punc=0.020;图4c)亚领域驱动。其余六个执行功能亚领域并没有显著介导RThal-DMN与SCI评分之间的关联(punc>0.05)。总的来说,右侧丘脑与默认模式网络(DMN)之间增加的静息态功能连接(RSFC)会导致认知灵活性更差(BRIEF转换得分更高)和情绪控制能力更差(BRIEF情绪控制得分更高),这进而导致社会行为的更大缺陷,表现为更高的SCI评分。
图4 执行功能亚领域在右侧丘脑与默认模式网络(RThal-DMN)之间的静息态功能连接与社交行为关联中的中介模型。(a) 全局执行功能(EF)表现显著中介了RThal-DMN与社交沟通与互动评分之间的关联(n = 139)。具体而言,观察到执行功能亚领域在以下方面具有显著的中介效应:(b) 认知灵活性,(c) 情绪控制。BRIEF,行为执行功能评定量表;SRS,社交反应量表。显著性:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001
3.6敏感性分析
考虑到头部运动对神经影像学数据的混杂影响,尤其是在幼儿中,研究人员对排除了头部运动较大的受试者的一个子集进行了敏感性分析,以确定运动是否改变了主要发现。如果受试者的最大运动超过6毫米、平均运动超过0.6毫米或异常扫描超过20%,则将其排除。在所有敏感性分析中,主要发现基本保持不变(数据S1)。
4.讨论
本研究探讨了丘脑皮层静息态功能连接(RSFC)与自闭症谱系障碍(ASD)和典型发育(TD)儿童社会缺陷之间的关联。研究发现,右侧丘脑 - 默认模式网络(DMN)RSFC与ASD儿童的社会缺陷显著相关,而在TD儿童中,未发现任何评估的丘脑皮层RSFC测量值与社会缺陷显著相关。值得注意的是,本研究首次在ASD儿童中考察了丘脑亚区域水平的丘脑皮层连接与社会缺陷的关系。研究者采用的新方法揭示了右侧丘脑 - DMN RSFC与ASD儿童社会缺陷之间的显著关联主要由内侧、腹侧和内髓层(IL)丘脑亚区域驱动,为这一重要的脑 - 行为关联提供了更高水平的特异性。最后,本研究发现认知灵活性和情绪调节显著介导了右侧丘脑 - DMN RSFC与ASD儿童社会缺陷之间的关联。具体而言,右侧丘脑 - DMN RSFC的增加会导致认知灵活性和情绪控制能力变差,进而导致社会缺陷的严重程度增加。这一发现具有重要意义,因为它表明增强这两个执行功能(EF)亚领域可能有助于减轻丘脑皮层RSFC变化对ASD儿童社会缺陷的影响。总之,本研究通过强调丘脑亚区域水平的丘脑皮层RSFC、特定的EF亚领域以及ASD儿童社会缺陷之间的关联,填补了神经发育文献中的关键空白,提出了一个潜在的统一模型。
研究发现,右侧丘脑 - 默认模式网络(DMN)的静息态功能连接(RSFC)增强与ASD儿童在相互社会行为方面的更大缺陷相关,这通过社交反应量表(SRS)的SCI评分来衡量(ρ=0.23,pFDR=0.012)。丘脑与DMN有广泛的连接,尽管传统上不被认为是该网络的一部分,但对于DMN的正常功能至关重要。DMN是ASD中研究最为广泛的静息态功能网络之一,被认为是导致ASD社会功能障碍的关键系统。DMN连接性的改变可能导致自我参照的认知处理和推断他人心理状态的干扰。右侧丘脑与DMN之间的内在功能高连接性可能限制了与其他大脑网络(如显著性和前额顶叶网络)的动态交互,而这些网络对于复杂的社会行为是必要的。丘脑和DMN之间的异常连接也可能导致感觉信息处理的缺陷,包括社会刺激。丘脑与DMN之间的连接还与意识的改变有关。这得到了观察结果的支持,即丘脑 - DMN通路涉及特质正念,被定义为“对当下经历的觉察和关注”。有研究提出,招募丘脑的DMN亚系统可能在控制内部和外部意识方面发挥关键作用,这显然会影响一个人的社会行为。在典型发育(TD)儿童中,没有任何整体丘脑 - 皮层网络RSFC测量值与SCI评分显著相关(|ρ|<0.14,pFDR>0.05)。尽管这可能表明TD儿童中存在一种替代的神经回路机制,但研究人员不能排除阴性结果是由于研究中缺乏统计功效等因素造成的。未来的研究可以专注于研究TD儿童中超出丘脑皮层RSFC的社会行为神经回路标记。
研究人员对ASD儿童中丘脑亚区域水平的丘脑皮层连接与社会缺陷之间的关系进行了分析,发现右侧丘脑 - DMN RSFC与相互社会行为缺陷之间的关联主要由内侧、腹侧和内髓层(IL)丘脑亚区域驱动。内侧丘脑亚区域在多种复杂的认知过程中发挥着重要作用,包括长期记忆和执行功能(EF)。过去的研究已经将社会记忆的损害与社会交往困难联系起来。此外,执行功能障碍对ASD个体的社会行为有着深远的影响。在动物模型中,已经描述了内侧丘脑活动的中断与减少社会交往之间的联系。腹侧丘脑主要作为运动控制的整合中心,接收来自基底神经节和小脑的输入,并将它们传递到参与运动计划和协调的皮层区域。运动控制障碍可能会通过限制参与社会活动来影响社会交往的质量和社交技能的发展。内髓层(IL)亚区域的核团位于内髓板内,这是一个已知广泛影响心理和认知功能的特殊纤维通路,包括调节注意力、觉醒和意识,所有这些对于成功的社会交往都是重要的。在啮齿动物中,发现IL丘脑内的谷氨酸能神经元对社会刺激作出反应,并可能控制社会信息的感知编码,这有助于识别社会刺激。
在解释研究结果时,需要考虑一些局限性。首先,运动伪影是神经影像学研究中需要考虑的一个重要混杂因素。为了解决这一问题,研究人员计算了纳入本研究的所有受试者的平均头部运动,并在所有分析中对其进行了控制。研究者还基于运动标准进行了敏感性分析,主要发现基本保持不变。其次,本研究中观察到的大脑连接异常可能是ASD中异常社会发展的结果,而不是原因。由于经验会影响大脑连接,因此在生命早期之后观察到的连接异常可能仅仅是由于在社会环境中成功率降低而导致的社会剥夺的结果。未来的研究需要关注生命最初几年的丘脑皮层RSFC,以确定这些已识别的神经影像学生物标志物的存在。第三,TD组中未发现显著结果可能是因为他们的SRS评分方差较低。在解释结果时必须考虑这一点。第四,尽管本研究纳入了5至13岁的儿童,这为研究人员提供了研究生命早期大脑变化和社会认知发展的独特机会,但执行功能(EF)已知在儿童期和青少年期逐渐成熟。因此,研究人员预计在样本中会观察到EF的较大变化,这在解释中介分析结果时必须加以考虑。此外,BRIEF和SRS均为家长报告问卷,可能会将报告偏差引入研究结果。最后,由于ABIDE队列中未收集这些信息,因此本研究未考虑可能导致社会缺陷的遗传和环境因素。这些因素应在未来的研究中得到更充分的探讨,同时考虑到注意力缺陷多动障碍(ADHD)等共病情况,因为它们已知与社会缺陷有关。
本研究通过更细致地分析丘脑皮层静息态功能连接(RSFC),为理解ASD儿童社会缺陷背后的神经回路改变提供了新的见解。这为现有的研究体系增添了内容,这些研究旨在系统地绘制ASD的异质性,以符合精准医学的精神。本研究的结果表明,ASD儿童和典型发育(TD)儿童的社会功能可能并不共享相同的神经回路机制。然而,研究者承认其阴性结果可能归因于缺乏统计功效或其他方法学因素。最后,本研究强调认知灵活性和情绪调节是两个关键的执行功能(EF)亚领域,它们是潜在的干预目标,可以改善因异常丘脑皮层连接而导致的ASD儿童社会结果的下游效应。
深入理解ASD背后的神经生物学过程,有望增强早期识别、预防和干预的努力。尽管目前提出的神经生物学研究与临床应用之间存在差距,但这种基础研究是一个重要的框架,无疑将对ASD个体及其家庭产生关键且重大的影响。
精读分享
丘脑皮质功能连接与社交行为的关系概念相关
本研究聚焦自闭症谱系障碍(ASD)儿童丘脑皮质静息态功能连接(RSFC)的亚区特异性及其对社交行为的影响,首次结合执行功能(EF)子域的中介作用分析,揭示神经环路与行为表型的潜在机制
优势
a. 基于大规模ABIDE数据集(ASD=207,TD=259),增强结果可靠性;
b. 精细化丘脑亚区分析,提升脑-行为映射的精准性;
c. 首次探索EF子域(认知灵活性、情绪控制)的中介效应,为干预提供新靶点。
主体内容
研究背景与目标
自闭症社交缺陷的神经机制尚不明确,丘脑作为多网络整合枢纽可能起关键作用;
探究丘脑-DMN连接与社交行为关联,并解析EF的中介路径。
方法与发现
右侧丘脑-DMN功能连接与ASD儿童社交缺陷显著正相关(ρ=0.23),且由内侧、腹侧及板内核亚区驱动;
EF中介效应:认知灵活性(ACME=0.13)和情绪控制(ACME=0.08)部分解释丘脑-DMN连接对社交缺陷的影响;
典型发育儿童中未发现类似神经关联,提示ASD特异性机制
挑战与未来展望
样本年龄跨度大(5-13岁),EF发育异质性可能影响结果;
依赖家长报告问卷,存在主观偏倚风险;
需结合纵向设计与多模态数据(如基因、环境)验证因果关系
结论
本研究通过丘脑亚区精细化分析,首次阐明ASD儿童丘脑-DMN功能连接异常通过特定EF子域影响社交行为的路径,为精准干预(如认知灵活性训练)提供理论依据。未来需扩展机制研究以推动临床转化。
参考文献
huah JSM, Manahan AMA, Chan SY, Ngoh ZM, Huang P, Tan AP. Subregion-specific thalamocortical functional connectivity, executive function, and social behavior in children with autism spectrum disorders. Autism Res. 2025 Jan;18(1):70-82.
解读成员 | 王一凡
审核成员 | 褚凡
排版成员 | 张菲
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丰富算法库与多模态融合:内置700+多种算法,涵盖BOLD、T1/T2、DTI、ASL、MRS、QSM等多种序列,同时支持多种机器学习算法(SVM、CNN、GNN等)。可以实现跨模态、个体化的精细化数据分析,为精准诊断、术前规划和康复评估提供数据支持
多队列统计:平台支持一次性多队列自动统计,生成SCI标准的统计报告和图表。免去频繁、复杂的重复性工作,大量节省医生的时间。
便捷易用与定制化服务:公司平台基于私有云(网页),可本地化部署确保数据安全,操作简便,让用户轻松获取高质量结果。此外,平台还支持按项目需求定制硬件设备及全流程服务保障,并提供技术培训、专属工程师支持等科研辅助服务。
目前我们的产品,已与国内200余家医院/科研单位合作,有兴趣欢迎添加微信号:19906719439(樊老师),了解产品详情。
脑海科技实验室及脑海科技介绍
脑海科技认知神经科学实验室(脑海实验室)由杭州脑海科技有限公司创办于2021年,实验室专注于神经影像相关的科研工作,团队现有硕士研究生近50名,博士研究生10余名。截至目前,实验室成员目前累积发表SCI文章110余篇(其中一区SCI文章30余篇,二区SCI文章50余篇),知识产权30余项,累积主持或参加国家级科研项目19项。
脑海科技创办于2020年,已被认定为“国家级高新技术企业”,入选杭州市萧山区高层次人才创业创新“5213”领航类项目,并经杭州市科协审批建立了“博士创新站”。公司专注于脑影像技术,目前公司销售的产品包括:1)多模态脑影像一键式数据分析平台,2)多模态脑影像数据库系统,3)磁共振数据管理及质量控制系统,4)数据分析工作站及服务器,5)脑科学设备,如:脑电、近红外、经颅磁刺激及相应导航系统等设备。
欢迎添加微信号:19906719439(樊老师),了解业务详情.
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