Relations atypiques entre EEG spontané et activité IRMf dans l'autisme

Aperçu: G.M.

Les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) ont été liés à la communication atypique entre les réseaux cérébraux distribués. Cependant, malgré des décennies de recherche, la nature exacte des différences entre les individus au développement typique (DT) et ceux avec un diagnostic de TSA reste incertaine. Les TSA ont été largement étudiés à l'aide de méthodes de neuroimagerie au repos, y compris l'IRM fonctionnelle (IRMf) et l'électroencéphalographie (EEG). Cependant, on sait peu de choses sur la façon dont l'IRMf et les mesures EEG de l'activité cérébrale spontanée sont liées dans les TSA. 

Dans la présente étude, deux cohortes d'enfants et d'adolescents ont subi un EEG à l'état de repos (n = 38 par groupe) ou une IRMf (n = 66 TSA, 57 TD), avec un sous-ensemble d'individus dans les cohortes EEG et IRMf (n = 17 par groupe). 

Dans la cohorte EEG, la puissance occipito-pariétale alpha EEG s'est avérée être réduite dans les TSA. 

Dans la cohorte IRMf, la puissance dépendante du niveau d'oxygène dans le sang (BOLD) a été augmentée régionalement dans les régions temporales droites et il y avait une surconnectivité généralisée entre le thalamus et les régions corticales dans le groupe TSA par rapport au groupe TD. 

Enfin, les analyses multimodales ont révélé que, bien que les enfants TD aient montré des relations systématiquement positives entre la puissance alpha EEG et la puissance BOLD régionale, ces associations étaient faibles ou négatives dans les TSA. 

Ces résultats suggèrent des liens atypiques entre les rythmes alpha et l'activité BOLD régionale dans les TSA, impliquant éventuellement des substrats neuronaux et des processus qui coordonnent la régulation thalamocorticale du rythme alpha.

Brain Connect. 2019 Dec 30. doi: 10.1089/brain.2019.0693.

Atypical relationships between spontaneous EEG and fMRI activity in autism

Mash LE¹, Keehn B², Linke AC³, Liu T⁴, Helm JL⁵, Haist F⁶, Townsend J⁷, Müller RA⁸.

Author information

1

San Diego State University/University of California San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, 464916, 6363 Alvarado Ct, San Diego, California, United States, 92182-4611; lisa.e.mash@gmail.com.

2

Purdue University, 311308, Speech, Language, and Hearing Sciences, West Lafayette, Indiana, United States; bkeehn@purdue.edu.

3

San Diego State University, 7117, Psychology, San Diego, California, United States; annikalinke@gmail.com.

4

University of California San Diego, 8784, Radiology, La Jolla, California, United States; ttliu@ucsd.edu.

5

San Diego State University, 7117, Psychology, San Diego, California, United States; jhelm@sdsu.edu.

6

University of California San Diego, 8784, Psychiatry, La Jolla, California, United States; fhaist@ucsd.edu.

7

University of California San Diego, 8784, Neurosciences, La Jolla, California, United States; jtownsend@ucsd.edu.

8

San Diego State University, 7117, Psychology, San Diego, California, United States; rmueller@sdsu.edu.

Abstract

Autism spectrum disorders (ASDs) have been linked to atypical communication among distributed brain networks. However, despite decades of research, the exact nature of differences between typically developing (TD) individuals and those with ASDs remains unclear. ASDs have been widely studied using resting state neuroimaging methods, including both functional MRI (fMRI) and electroencephalography (EEG). However, little is known about how fMRI and EEG measures of spontaneous brain activity are related in ASDs. In the current study, two cohorts of children and adolescents underwent resting-state EEG (n = 38 per group) or fMRI (n = 66 ASD, 57 TD), with a subset of individuals in both the EEG and fMRI cohorts (n = 17 per group). In the EEG cohort, occipito-parietal EEG alpha power was found to be reduced in ASDs. In the fMRI cohort, blood oxygen level-dependent (BOLD) power was regionally increased in right temporal regions and there was widespread overconnectivity between thalamus and cortical regions in the ASD group relative to the TD group. Finally, multimodal analyses found that while TD children showed consistently positive relationships between EEG alpha power and regional BOLD power, these associations were weak or negative in ASDs. These findings suggest atypical links between alpha rhythms and regional BOLD activity in ASDs, possibly implicating neural substrates and processes that coordinate thalamocortical regulation of the alpha rhythm.

PMID: 31884804

DOI: 10.1089/brain.2019.0693

Identification pilotée par les données des sous-types de la fonction exécutive dans le développement typique, le trouble d'hyperactivité avec déficit de l'attention et les "troubles du spectre de l'autisme"

Aperçu: G.M.

CONTEXTE:

La déficience de la fonction exécutive (FE), de la régulation dirigée vers un objectif des pensées, des actions et des émotions , entraîne des résultats négatifs et est commune aux troubles neurodéveloppementaux, notamment le trouble de déficit de l'attention avec hyperactivité avec  (TDAH) et le trouble du spectre de l'autisme (ASD). L’hétérogénéité de l’expression des symptômes au sein des troubles et entre ceux-ci est l’un des principaux obstacles à son amélioration. L'analyse de cette hétérogénéité est nécessaire pour atteindre la précision du diagnostic, l'un des objectifs de l'Initiative des critères du domaine de recherche NIMH. Nous avons cherché à identifier les sous-types trans diagnostics de la FE couvrant le spectre normal à altéré et à établir leur validité prédictive et neurobiologique.

METHODES:

La détection communautaire a été appliquée aux mesures cliniques de déclaration des parents chez les enfants âgés de 8 à 14 ans avec et sans TDAH et TSA appartenant à deux cohortes indépendantes (découverte N = 320; réplication N = 692) afin d'identifier les sous-groupes ayant des profils comportementaux distincts. La classification de la machine à vecteurs de support (MVS) a été utilisée pour prévoir l'appartenance à un sous-groupe de cas non vus. Une validation neurobiologique préliminaire a été obtenue avec les données existantes d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) sur un sous-échantillon (N = 84) en testant des hypothèses sur la sensibilité des sous-groupes de FE par rapport aux catégories de DSM.

RÉSULTATS:

Nous avons observé trois sous-types de transdiagnostic FE caractérisés par des profils comportementaux définis par une faiblesse relative dans: (a) la flexibilité et la régulation des émotions; (b) inhibition; et (c) mémoire de travail, organisation et planification. La même structure tripartite était également présente chez les enfants avec un développement typique. SVM formé sur l'échantillon de découverte et testé sur l'appartenance au sous-groupe classifié de l'échantillon de réplication avec une précision de 77,0%. La classification MVS divisée par moitié sur l'échantillon combiné (N = 1 012) a donné une précision de 88,9% (cette MVS est disponible pour un usage public). Comme supposé, l'engagement sous frontale-pariétale était mieux distingué par le sous-type FE que par le diagnostic DSM et le sous-groupe caractérisé par une inflexibilité n'a pas réussi à moduler l'activation d'un IPL droit en réponse à des exigences accrues de la part des dirigeants.

CONCLUSIONS:

Les sous-types de transdiagnostic observés affinent la nosologie diagnostique actuelle et améliorent la prise de décision clinique pour personnaliser le traitement du dysfonctionnement exécutif chez les enfants.

J Child Psychol Psychiatry. 2019 Sep 11. doi: 10.1111/jcpp.13114.

Data-driven identification of subtypes of executive function across typical development, attention deficit hyperactivity disorder, and autism spectrum disorders

Vaidya CJ^1,2, You X², Mostofsky S³, Pereira F⁴, Berl MM², Kenworthy L².

Author information

1

Department of Psychology, Georgetown University, Washington, DC, USA.

2

Children's Research Institute, Children's National Health System, Washington, DC, USA.

3

Center for Neurodevelopmental and Imaging Research, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, MD, USA.

4

Machine Learning Team, National Institute of Mental Health, Bethesda, MD, USA.

Abstract

BACKGROUND:

Impairment of executive function (EF), the goal-directed regulation of thoughts, actions, and emotions, drives negative outcomes and is common across neurodevelopmental disorders including attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD). A primary challenge to its amelioration is heterogeneity in symptom expression within and across disorders. Parsing this heterogeneity is necessary to attain diagnostic precision, a goal of the NIMH Research Domain Criteria Initiative. We aimed to identify transdiagnostic subtypes of EF that span the normal to impaired spectrum and establish their predictive and neurobiological validity.

METHODS:

Community detection was applied to clinical parent-report measures in 8-14-year-old children with and without ADHD and ASD from two independent cohorts (discovery N = 320; replication N = 692) to identify subgroups with distinct behavioral profiles. Support vector machine (SVM) classification was used to predict subgroup membership of unseen cases. Preliminary neurobiological validation was obtained with existing functional magnetic resonance imaging (fMRI) data on a subsample (N = 84) by testing hypotheses about sensitivity of EF subgroups versus DSM categories.

RESULTS:

We observed three transdiagnostic EF subtypes characterized by behavioral profiles that were defined by relative weakness in: (a) flexibility and emotion regulation; (b) inhibition; and (c) working memory, organization, and planning. The same tripartite structure was also present in the typically developing children. SVM trained on the discovery sample and tested on the replication sample classified subgroup membership with 77.0% accuracy. Split-half SVM classification on the combined sample (N = 1,012) yielded 88.9% accuracy (this SVM is available for public use). As hypothesized, frontal-parietal engagement was better distinguished by EF subtype than DSM diagnosis and the subgroup characterized with inflexibility failed to modulate right IPL activation in response to increased executive demands.

CONCLUSIONS:

The observed transdiagnostic subtypes refine current diagnostic nosology and augment clinical decision-making for personalizing treatment of executive dysfunction in children.

© 2019 Association for Child and Adolescent Mental Health.

PMID:31509248

DOI:10.1111/jcpp.13114

Connectivité fonctionnelle altérée chez les enfants avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" et "faible niveau" de fonctionnement

Aperçu: G.M.

Des études de neuroimagerie ont montré que les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) pouvaient être associés à des anomalies des structures et des fonctions cérébrales au repos ainsi que pendant des tâches cognitives. Cependant, on ne sait pas  si la connectivité fonctionnelle (CF) de tous les réseaux neuronaux du cerveau est également modifiée chez ces sujets. 

Dans cette étude, nous avons acquis des scanners d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle de 93 enfants avec un diagnostic de TSA et de 79 sujets sans TSA appariés. Une analyse des composants indépendants du groupe a été effectuée pour tous les participants afin d'estimer la CF. Des tests t à un échantillon ont ensuite été effectués pour obtenir les réseaux de chaque groupe. Les différences de groupe dans les différents réseaux cérébraux ont été testées à l'aide de tests t à deux échantillons. Enfin, les relations entre une CF anormale et des variables cliniques ont été étudiées avec l'analyse de corrélation de Pearson. 

Les résultats des tests t à un échantillon ont révélé neuf réseaux avec des configurations spatiales similaires dans ces deux groupes. Comparés aux témoins, les enfants avec un diagnostic de TSA ont montré une connectivité accrue dans le gyrus frontal supérieur droit dorsolatéral et le gyrus frontal moyen gauche (MFG) dans le réseau de pôles occipitaux. 

Les enfants avec diagnostic de TSA ont également présenté une diminution de la connectivité dans le gyrus droit gauche, le gyrus occipital moyen gauche, le gyrus droit angulaire, le MFG droit et le gyrus frontal inférieur droit (GFI), la partie orbitale du réseau visuel latéral (RVL), le GIF gauche, le GIFA gauche, le précuneus droit et le gyrus angulaire droit dans le réseau frontopariétal gauche (cognition). 

En outre, les valeurs moyennes de FC dans le RVL ont montré des corrélations positives significatives avec le score total de l'échelle d'évaluation de l'autisme chez l'enfant. 

Nos résultats indiquent que la CF anormale est très répandue dans certains réseaux chez les enfants avec un diagnostic de TSA. Ce FC anormal peut constituer un biomarqueur de TSA. Nos résultats constituent une contribution importante à l'étude des mécanismes neuropathophysiologiques chez les enfants avec un diagnostic de TSA.

Front Neurosci. 2019 Aug 2;13:806. doi: 10.3389/fnins.2019.00806. eCollection 2019.

Altered Functional Connectivity in Children With Low-Function Autism Spectrum Disorders

Xu S^1,2,3, Li M², Yang C⁴, Fang X⁵, Ye M⁵, Wei L⁶, Liu J⁶, Li B⁶, Gan Y³, Yang B⁵, Huang W⁵, Li P³, Meng X³, Wu Y^1,2, Jiang G^1,2.

Author information

1

The Second School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Guangzhou, China.

2

Department of Medical Imaging, Guangdong Second Provincial General Hospital, Guangzhou, China.

3

Department of Radiology, Shenzhen Children's Hospital, Shenzhen, China.

4

Department of Hematology and Oncology, Shenzhen Children's Hospital, Shenzhen, China.

5

Department of Children Healthcare, Shenzhen Children's Hospital, Shenzhen, China.

6

Network Center, Air Force Medical University, Xi'an, China.

Abstract

Neuroimaging studies have shown that autism spectrum disorders (ASDs) may be associated with abnormalities in brain structures and functions at rest as well as during cognitive tasks. However, it remains unclear if functional connectivity (FC) of all brain neural networks is also changed in these subjects. In this study, we acquired functional magnetic resonance imaging scans from 93 children with ASD and 79 matched healthy subjects. Group independent component analysis was executed for all of the participants to estimate FC. One-sample t-tests were then performed to obtain the networks for each group. Group differences in the different brain networks were tested using two-sample t-tests. Finally, relationships between abnormal FC and clinical variables were investigated with Pearson's correlation analysis. The results from one-sample t-tests revealed nine networks with similar spatial patterns in these two groups. When compared with the controls, children with ASD showed increased connectivity in the right dorsolateral superior frontal gyrus and left middle frontal gyrus (MFG) within the occipital pole network. Children with ASD also showed decreased connectivity in the left gyrus rectus, left middle occipital gyrus, right angular gyrus, right MFG and right inferior frontal gyrus (IFG), orbital part within the lateral visual network (LVN), the left IFG, right precuneus, and right angular gyrus within the left frontoparietal (cognition) network. Furthermore, the mean FC values within the LVN showed significant positive correlations with total score of the Childhood Autism Rating Scale. Our findings indicate that abnormal FC extensively exists within some networks in children with ASD. This abnormal FC may constitute a biomarker of ASD. Our results are an important contribution to the study of neuropathophysiological mechanisms in children with ASD.

KEYWORDS:

Pearson’s correlation analysis; autism spectrum disorders; functional connectivity; independent component analysis; spatial patterns

PMID:31427923

PMCID:PMC6688725

DOI:10.3389/fnins.2019.00806

Modèles distincts d'habituation et de généralisation neurales chez les enfants et les adolescents autistes présentant une hypersensibilité sensorielle faible ou élevée

Aperçu: G.M.

OBJECTIF:
L'hypersensibilité sensorielle (SOR), la réaction négative atypique aux stimuli sensoriels, est très répandue dans les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA). Des travaux antérieurs ont associé la SOR à une réponse cérébrale accrue dans les régions limbo-sensorielles. Cette étude a examiné où ces réponses atypiques relèvent de trois étapes fondamentales du traitement sensoriel: éveil (c'est-à-dire, réponse initiale), accoutumance (c'est-à-dire changement de réponse dans le temps) et généralisation de la réponse à de nouveaux stimuli. 

Différents domaines de réponse atypique nécessiteraient des approches d'intervention distinctes.
METHODES:
L’IRM fonctionnelle a été utilisée pour examiner ces schémas d’accoutumance neurale à deux séries de stimuli auditifs et tactiles légèrement aversifs similaires chez 42 enfants et adolescents avec un diagnostic de TSA (dTSA) présentant un haut niveau de fonctionnement (21 avec des niveaux élevés de SOR et 21 avec de faibles niveaux de SOR) et 27 enfants au développement typique appariés selon l'âge (âgés de 8 à 17 ans). La relation entre la SOR et le changement de connectivité fonctionnelle amygdale-préfrontal à travers la stimulation sensorielle a également été examinée.
RÉSULTATS:
Lors de stimulations sensorielles répétées, les participants avec un dTSA et une SOR élevée ont montré une capacité réduite à maintenir l'habituation de l'amygdale et des cortex sensoriels pertinents et à maintenir l'inhibition des cortex sensoriels non pertinents. Ces résultats indiquent que l’accoutumance sensorielle est un processus dynamique, variant dans le temps, dépendant d’une régulation durable dans le temps, ce qui constitue un déficit particulier chez les participants avec un dTSA à taux de SOR élevé. Cependant, les participants avec un dTSA présentant un faible taux de SOR présentaient également des schémas de réponse neuronale distincts et non typiques, notamment une réactivité réduite à des stimuli nouveaux mais similaires et une augmentation de la régulation pré-amygdale au cours de l'exposition sensorielle.
CONCLUSIONS:
Les résultats suggèrent que tous les enfants autistes ont des réponses cérébrales atypiques aux stimuli sensoriels, mais le fait qu'ils expriment des réponses comportementales atypiques dépend de mécanismes de régulation descendants. Les résultats sont discutés en termes d'approches d'intervention ciblées.

Am J Psychiatry. 2019 Jun 24:appiajp201918121333. doi: 10.1176/appi.ajp.2019.18121333. [Epub ahead of print]

Distinct Patterns of Neural Habituation and Generalization in Children and Adolescents With Autism With Low and High Sensory Overresponsivity

Green SA¹, Hernandez L¹, Lawrence KE¹, Liu J¹, Tsang T¹, Yeargin J¹, Cummings K¹, Laugeson E¹, Dapretto M¹, Bookheimer SY¹.

Author information

1

The Jane and Terry Semel Institute of Neuroscience and Human Behavior, Psychiatry and Biobehavioral Sciences, University of California Los Angeles (Green, Hernandez, Lawrence, Liu, Yeargin, Cummings, Laugeson, Dapretto, Bookheimer); Yale Child Study Center, Yale University, New Haven, Conn. (Tsang); and the Help Group-UCLA Autism Research Alliance, Los Angeles (Laugeson).

Abstract

OBJECTIVE:

Sensory overresponsivity (SOR), an atypical negative reaction to sensory stimuli, is highly prevalent in autism spectrum disorder (ASD). Previous work has related SOR to increased brain response in sensory-limbic regions. This study investigated where these atypical responses fall in three fundamental stages of sensory processing: arousal (i.e., initial response), habituation (i.e., change in response over time), and generalization of response to novel stimuli. Different areas of atypical response would require distinct intervention approaches.

METHODS:

Functional MRI was used to examine these patterns of neural habituation to two sets of similar mildly aversive auditory and tactile stimuli in 42 high-functioning children and adolescents with ASD (21 with high levels of SOR and 21 with low levels of SOR) and 27 age-matched typically developing youths (ages 8-17). The relationship between SOR and change in amygdala-prefrontal functional connectivity across the sensory stimulation was also examined.

RESULTS:

Across repeated sensory stimulation, high-SOR participants with ASD showed reduced ability to maintain habituation in the amygdala and relevant sensory cortices and to maintain inhibition of irrelevant sensory cortices. These results indicate that sensory habituation is a dynamic, time-varying process dependent on sustained regulation across time, which is a particular deficit in high-SOR participants with ASD. However, low-SOR participants with ASD also showed distinct, nontypical neural response patterns, including reduced responsiveness to novel but similar stimuli and increases in prefrontal-amygdala regulation across the sensory exposure.

CONCLUSIONS:

The results suggest that all children with autism have atypical brain responses to sensory stimuli, but whether they express atypical behavioral responses depends on top-down regulatory mechanisms. Results are discussed in terms of targeted intervention approaches.

PMID:31230465

DOI:10.1176/appi.ajp.2019.18121333

Anatomie du circuit moteur chez les enfants avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" avec ou sans trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité

Aperçu: G.M.

Cette étude a examiné la morphologie des régions fronto-pariétales pertinentes pour les fonctions motrices chez les enfants avec  un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" (dTSA) avec ou sans trouble du déficit de l'attention avec hyperactivité (TDAH). Nous avons également exploré ses associations avec la sévérité de l’autisme et ses capacités motrices, ainsi que l’impact du TDAH comorbide sur ces associations. 

Les participants comprenaient 126 enfants d'âge scolaire: 30 avaient un TSA seul, 33 avaient un TSA avec TDAH et 63 avaient un développement typique. Des images haute résolution 3T MPRAGE ont été acquises pour examiner la morphologie corticale (volume de matière grise: GMV, surface: AS, et épaisseur corticale:CT) dans trois régions d'intérêt (ROI): gyrus précentral (M1), gyrus post-central (S1) et cortex pariétal inférieur (CIP). 

Les enfants avec un dTSA ont présenté des augmentations anormales de GMV et d'AS dans les trois ROI: 

• (a) une augmentation de GMV dans S1 bilatéralement et dans la droite M1 était spécifique aux enfants avec un dTSA sans TDAH; 
• (b) tous les enfants avec un dTSA (avec ou sans TDAH) ont présenté une augmentation du SA gauche dans le CIP. En outre, sur les mesures de la fonction motrice, la praxis avec facultés affaiblies était associée à une augmentation du GMV dans le segment droit S1 du groupe TSA avec de TDAH. 

Les enfants avec un dTSA et un TDAH ont montré une relation positive entre le GMV bilatéral S1 et la dextérité manuelle, alors que les enfants avec un dTSA sans TDAH ont présenté une relation négative. 

Nos résultats suggèrent que 

• (a) les TSA sont associés à une morphologie anormale des circuits corticaux cruciaux pour le contrôle moteur et l'apprentissage; 
• (b) une prolifération anormale de ces régions, en particulier de S1, peut contribuer à une altération du développement des habiletés motrices, et 
• (c) des différences fonctionnelles et morphologiques sont apparentes entre les enfants avec un dTSA avec ou sans TDAH.

Autism Res. 2016 Jan; 9(1): 67–81. 

Published online 2015 May 11. doi: 10.1002/aur.1497

Motor Circuit Anatomy in Children with Autism Spectrum Disorder With or Without Attention Deficit Hyperactivity Disorder

Rajneesh Mahajan, Benjamin Dirlikov, Deana Crocetti, and Stewart H. Mostofsky

Author information Copyright and License information Disclaimer

The publisher's final edited version of this article is available at Autism Res

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Abstract

This study examined the morphology of frontal-parietal regions relevant to motor functions in children with autism spectrum disorder (ASD) with or without attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). We also explored its associations with autism severity and motor skills, and the impact of comorbid ADHD on these associations. Participants included 126 school-age children: 30 had ASD only, 33 had ASD with ADHD, and 63 were typically developing. High resolution 3T MPRAGE images were acquired to examine the cortical morphology (gray matter volume, GMV, surface area, SA, and cortical thickness, CT) in three regions of interest (ROI): precentral gyrus (M1), postcentral gyrus (S1), and inferior parietal cortex (IPC). Children with ASD showed abnormal increases in GMV and SA in all three ROIs: (a) increased GMV in S1 bilaterally and in right M1 was specific to children with ASD without ADHD; (b) all children with ASD (with or without ADHD) showed increases in the left IPC SA. Furthermore, on measures of motor function, impaired praxis was associated with increased GMV in right S1 in the ASD group with ADHD. Children with ASD with ADHD showed a positive relationship between bilateral S1 GMV and manual dexterity, whereas children with ASD without ADHD showed a negative relationship. Our findings suggest that (a) ASD is associated with abnormal morphology of cortical circuits crucial to motor control and learning; (b) anomalous overgrowth of these regions, particularly S1, may contribute to impaired motor skill development, and (c) functional and morphological differences are apparent between children with ASD with or without ADHD.

PMCID: PMC5412258

NIHMSID: NIHMS855462

PMID: 25962921

Un système de CAO personnalisé pour le diagnostic de l'autisme utilisant une fusion de données d'IRM fonctionnelle et d'IRM fonctionnelle à l'état de repos

Aperçu: G.M.

Le "trouble du spectre de l'autisme" est un trouble neuro-développemental qui affecte les capacités sociales des patients. Pourtant, l'étalon-or du diagnostic de l'autisme est le calendrier d'observation du diagnostic de l'autisme (ADOS). Dans cette étude, nous mettons en place un système de diagnostic assisté par ordinateur utilisant l'IRM structurelle (IRMf) et l'IRM fonctionnelle à l'état de repos (IRMf) pour démontrer que les anomalies anatomiques et les anomalies de connectivité fonctionnelle ont une capacité de prédiction de l'autisme élevée. 

Le système proposé étudie comment les métriques de connectivité anatomique et fonctionnelle permettent de diagnostiquer de manière globale si le sujet est autiste ou non et si elles sont corrélées aux scores ADOS. Le système fournit un rapport personnalisé par sujet pour montrer quelles zones sont les plus touchées par une déficience liée à l'autisme. 

Notre système a atteint une précision de 75% avec les données IRMf uniquement, de 79% avec les données IRM seulement et de 81% en fusionnant les deux. Un tel système constitue un pas en avant important vers la délimitation des circuits neuronaux responsables du diagnostic de l'autisme et peut donc offrir de meilleures options aux médecins pour la conception de plans de traitement personnalisés.

Cliquer ICI pour accéder à l'intégralité de l'article en anglais

Front Psychiatry. 2019 Jul 4;10:392. doi: 10.3389/fpsyt.2019.00392. eCollection 2019.

A Personalized Autism Diagnosis CAD System Using a Fusion of Structural MRI and Resting-State Functional MRI Data

Dekhil O¹, Ali M¹, El-Nakieb Y¹, Shalaby A¹, Soliman A¹, Switala A¹, Mahmoud A¹, Ghazal M^1,2, Hajjdiab H², Casanova MF³, Elmaghraby A⁴, Keynton R⁵, El-Baz A¹, Barnes G⁶.

Author information

1

Bioimaging Lab, Bioengineering Department, University of Louisville, Louisville, KY, United States.

2

Department of Electrical and Computer Engineering, Abu Dhabi University, Abu Dhabi, United Arab Emirates.

3

Department of Biomedical Sciences, University of South Carolina, Greenville, SC, United States.

4

Computer Engineering and Computer Science Department, University of Louisville, Louisville, KY, United States.

5

Bioengineering Department, University of Louisville, Louisville, KY, United States.

6

Department of Neurology, University of Louisville, Louisville, KY, United States.

Abstract

Autism spectrum disorder is a neuro-developmental disorder that affects the social abilities of the patients. Yet, the gold standard of autism diagnosis is the autism diagnostic observation schedule (ADOS). In this study, we are implementing a computer-aided diagnosis system that utilizes structural MRI (sMRI) and resting-state functional MRI (fMRI) to demonstrate that both anatomical abnormalities and functional connectivity abnormalities have high prediction ability of autism. The proposed system studies how the anatomical and functional connectivity metrics provide an overall diagnosis of whether the subject is autistic or not and are correlated with ADOS scores. The system provides a personalized report per subject to show what areas are more affected by autism-related impairment. Our system achieved accuracies of 75% when using fMRI data only, 79% when using sMRI data only, and 81% when fusing both together. Such a system achieves an important next step towards delineating the neurocircuits responsible for the autism diagnosis and hence may provide better options for physicians in devising personalized treatment plans.

PMID:31333507

PMCID:PMC6620533

DOI:10.3389/fpsyt.2019.00392

Les connectivités fonctionnelles sont plus informatives que les variables anatomiques dans la classification diagnostique de l'autisme

Aperçu: G.M.

Des techniques d'apprentissage automatique ont été mises en œuvre pour révéler les caractéristiques du cerveau qui distinguent les personnes avec un diagnostic de "troubles du spectre de l'autisme" (dTSA) de leurs pairs en développement typique (TD). Cependant, il reste à déterminer si différentes modalités de neuroimagerie sont également informatives pour la classification diagnostique. 

Nous avons comparé l'IRM anatomique (aMRI), l'imagerie pondérée en diffusion (DWI) et l'IRM à connectivité fonctionnelle (fcMRI), en utilisant une forêt d'arbres décisionnels (CRF) pour l'apprentissage supervisé, afin de comparer le degré d'information de chaque modalité dans la classification diagnostique. Les données internes (N = 93) incluaient 47 participants au TD et 46 participants avec un dTSA, appariés selon l'âge, le mouvement et le QI non verbal.

Quatre analyses principales ont indiqué de manière constante que les variables IRMfci étaient significativement plus informatives que les variables anatomiques de IRMa et DWI. 

Ceci a été trouvé

• (1) lorsque les 100 premières variables du CRF exécutées séparément dans chaque mode ont été combinées pour le CRF multimodal; 
• (2) lorsque seules 19 variables maximales atteignant une précision> 67% dans chaque mode ont été combinées dans un CRF multimodal; et 
• (3) lorsque le grand nombre de variables initiales (avant réduction de dimension), les comparaisons potentiellement biaisantes en faveur de fcMRI ont été réduites à l'aide d'un schéma de région d'intérêt moins granulaire. Une supériorité constante de la fcMRI a même été trouvée 
• (4) lorsque 100 variables par modalité ont été sélectionnées de manière aléatoire, éliminant ainsi tout biais potentiel. 

Une valeur informative plus importante des modalités fonctionnelles que des modalités anatomiques peut être liée à la nature des données IRMf, reflétant plus étroitement une condition comportementale, qui constitue également la base du diagnostic, alors que l'anatomie cérébrale peut refléter davantage les antécédents neurodéveloppementaux.

Brain Connect. 2019 Jul 21. doi: 10.1089/brain.2019.0689.

Functional connectivities are more informative than anatomical variables in diagnostic classification of autism

Eill A^1,2, Jahedi A^1,3, Gao Y^1,4, Kohli JS^1,5, Fong CH⁶, Solders S⁷, Carper RA⁸, Valafar F⁹, Bailey BA¹⁰, Müller RA¹¹.

Author information

1

San Diego State University Brain Development Imaging Laboratory, 465484, San Diego, California, United States.

2

San Diego State University, 7117, Bioinformatics and Medical Informatics, San Diego, California, United States; ainaeill@gmail.com.

3

San Diego State University, 7117, Computational Science Research Center, San Diego, California, United States; afroozjahedi@gmail.com.

4

San Diego State University, 7117, Mathematics and Statistics, San Diego, California, United States; yangfeifeig@gmail.com.

5

San Diego State University, 7117, SDSU/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, San Diego, California, United States; jiwankohli@gmail.com.

6

San Diego State University Brain Development Imaging Laboratory, 465484, San Diego, California, United States; cfong@sdsu.edu.

7

San Diego State University Brain Development Imaging Laboratory, 465484, San Diego, California, United States; soldersseraphina@gmail.com.

8

San Diego State University Brain Development Imaging Laboratory, 465484, San Diego, California, United States; rcarper@sdsu.edu.

9

San Diego State University, 7117, Bioinformatics and Medical Informatics, San Diego, California, United States; faramarz@sdsu.edu.

10

San Diego State University, 7117, San Diego, California, United States; bbailey@sdsu.edu.

11

San Diego State University, Brain Development Imaging Laboratory, Department of Psychology, 6363 Alvarado Ct. #200, San Diego, California, United States, 91941; rmueller@sdsu.edu.

Abstract

Machine learning techniques have been implemented to reveal brain features that distinguish people with autism spectrum disorders (ASDs) from typically developing (TD) peers. However, it remains unknown whether different neuroimaging modalities are equally informative for diagnostic classification. We combined anatomical MRI (aMRI), diffusion weighted imaging (DWI), and functional connectivity MRI (fcMRI), using conditional random forest (CRF) for supervised learning to compare how informative each modality was in diagnostic classification. In-house data (N=93) included 47 TD and 46 ASD participants, matched on age, motion, and non-verbal IQ. Four main analyses consistently indicated that fcMRI variables were significantly more informative than anatomical variables from aMRI and DWI. This was found (1) when the top 100 variables from CRF run separately in each modality were combined for multimodal CRF; (2) when only 19 top variables reaching >67% accuracy in each modality were combined in multimodal CRF; and (3) when the large number of initial variables (before dimension reduction) potentially biasing comparisons in favor of fcMRI was reduced using a less granular region of interest scheme. Consistent superiority of fcMRI was even found (4) when 100 variables per modality were randomly selected, removing any such potential bias. Greater informative value of functional than anatomical modalities may relate to the nature of fcMRI data, reflecting more closely behavioral condition, which is also the basis of diagnosis, whereas brain anatomy may be more reflective of neurodevelopmental history.

PMID:31328535

DOI:10.1089/brain.2019.0689

Le réseau linguistique dans l'autisme: connectivité fonctionnelle atypique avec mode par défaut et régions visuelles

Aperçu: G.M.

Les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) sont des troubles du développement neurologique associés à une connectivité cérébrale atypique. Bien que les capacités linguistiques varient considérablement, elles sont altérées ou atypiques chez la plupart des enfants avec un diagnostic de TSA. Les mécanismes cérébraux sous-jacents, cependant, ne sont pas entièrement compris. 

La présente étude a examiné la connectivité fonctionnelle intrinsèque (CFI) du réseau linguistique étendu dans une cohorte de 52 enfants et adolescents avec un diagnostic de TSA (âgés de 8 à 18 ans), en utilisant l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle à l'état de repos. 

Nous avons constaté que, par rapport aux pairs avec un développement typique (n = 50), les enfants avec un diagnostic de TSA montraient une connectivité accrue entre certaines régions linguistiques. En outre, les analyses de la cellule de base au cerveau entier ont révélé une connectivité accrue des régions du langage avec le cortex cingulaire postérieur (PCC) et des régions visuelles dans le groupe TSA. 

Les analyses de connectivité effectives post-hoc ont révélé un effet de médiation du CCP sur la connectivité fonctionnelle intrinsèque (CFi) entre les régions bilatérales frontale et visuelle dans un sous-groupe de TSA. Cette constatation corrobore et développe les rapports antérieurs sur le recrutement de zones visuelles dans le traitement du langage dans les TSA. 

De plus, l'augmentation de la CFi entre le CCP et les régions visuelles était liée à des scores linguistiques plus bas dans ce sous-groupe de TSA, suggérant qu'une connectivité accrue avec les cortex visuels, médiée par les régions en mode par défaut, pourrait nuire aux capacités linguistiques.

Autism Res. 2019 Jul 17. doi: 10.1002/aur.2171.

The Language Network in Autism: Atypical Functional Connectivity With Default Mode and Visual Regions

Gao Y^1,2, Linke A¹, Jao Keehn RJ¹, Punyamurthula S¹, Jahedi A^1,3, Gates K⁴, Fishman I^1,2, Müller RA^1,2.

Author information

1

Brain Development Imaging Laboratories, Department of Psychology, San Diego State University, San Diego, California.

2

San Diego State University, University of California, San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, San Diego, California.

3

Computational Science Research Center, San Diego State University, San Diego, California.

4

Department of Psychology, University of North Carolina, Chapel Hill, North Carolina.

Abstract

Autism spectrum disorders (ASDs) are neurodevelopmental disorders associated with atypical brain connectivity. Although language abilities vary widely, they are impaired or atypical in most children with ASDs. Underlying brain mechanisms, however, are not fully understood. The present study examined intrinsic functional connectivity (iFC) of the extended language network in a cohort of 52 children and adolescents with ASDs (ages 8-18 years), using resting-state functional magnetic resonance imaging. We found that, in comparison to typically developing peers (n = 50), children with ASDs showed increased connectivity between some language regions. In addition, seed-to-whole brain analyses revealed increased connectivity of language regions with posterior cingulate cortex (PCC) and visual regions in the ASD group. Post hoc effective connectivity analyses revealed a mediation effect of PCC on the iFC between bilateral inferior frontal and visual regions in an ASD subgroup. This finding qualifies and expands on previous reports of recruitment of visual areas in language processing in ASDs. In addition, increased iFC between PCC and visual regions was linked to lower language scores in this ASD subgroup, suggesting that increased connectivity with visual cortices, mediated by default mode regions, may be detrimental to language abilities. Autism Res 2019. © 2019 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: We examined the functional connectivity between regions of the language network in children with autism spectrum disorders (ASDs) compared to typically developing peers. We found connectivity to be intact between core language in the ASD group, but also showed abnormally increased connectivity between regions of an extended language network. Additionally, connectivity was increased with regions associated with brain networks responsible for self-reflection and visual processing.

© 2019 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc.

 

PMID:31317655

DOI:10.1002/aur.2171

L'intégration des systèmes sensoriels-cognitifs est associée à la gravité clinique des "troubles du spectre de l'autisme"

Aperçu: G.M.

OBJECTIF:
Une intégration multisensorielle altérée dans les "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) peut résulter d'une dysconnectivité fonctionnelle entre les systèmes cérébraux. L'étude examine l'intégration de la connectivité fonctionnelle entre les régions sensorielles modales primaires et le cortex de traitement hétéromodal chez les TSA, et cherche à déterminer si les anomalies d'intégration du réseau sont liées à la gravité clinique.
MÉTHODE:
Un échantillon de 55 enfants avec un diagnostic de TSA très performants et de 64 enfants et adolescents contrôle (HC) de sexe masculin (n total: 119, entre 7 et 18 ans) a été étudié. L’analyse fonctionnelle de la connectivité par étapes (SFC) a été appliquée aux images de résonance magnétique fonctionnelle à l’état de repos (IRMr) pour caractériser les voies de connectivité reliant les cortex sensoriels primaires aux circuits fonctionnels cognitifs du cerveau d’ordre supérieur et pour relier les modifications de l’intégration de la connectivité fonctionnelle à trois échelles cliniques: Questionnaire sur la communication, échelle de réactivité sociale et échelles de comportement adaptatif de Vineland.
RÉSULTATS:
HC présentait des transitions de connectivité fonctionnelle typiques des systèmes sensoriels primaires aux zones d'association, mais le groupe TSA montrait des modèles altérés d'intégration sensorielle multimodale aux systèmes hétéromodaux. Plus précisément, comparé au groupe HC, le groupe TSA a montré 

1. une hyper-connectivité dans le cortex visuel aux distances initiales de liaison; 
2. une hyper-connectivité entre les régions unimodales sensorielles et les régions du réseau en mode par défaut; et 
3. une hypo-connectivité entre les régions unimodales sensorielles et les zones des réseaux fronto-pariétaux et de l'attention. Ces modèles d'hypo- et d'hypo-connectivité ont été associés à une sévérité clinique accrue du TSA.

CONCLUSION:
La réorganisation du réseau chez les personnes avec un diagnostic de TSA et un haut niveau de fonctionnement cognitif affecte les régions stratégiques de l’intégration corticale unimodal à hétéromodal prédisant la gravité clinique. 

En outre, l'analyse SFC semble être une approche prometteuse pour étudier la physiopathologie neuronale des déficits d'intégration multisensorielle dans les TSA.

J Am Acad Child Adolesc Psychiatry. 2019 Jun 28. pii: S0890-8567(19)30445-9. doi: 10.1016/j.jaac.2019.05.033.

Sensory-to-Cognitive Systems Integration Is Associated With Clinical Severity in Autism Spectrum Disorder

Martínez K¹, Martínez-García M², Marcos-Vidal L³, Janssen J⁴, Castellanos FX⁵, Pretus C⁶, Villarroya Ó⁶, Pina-Camacho L⁷, Díaz-Caneja CM⁸, Parellada M⁸, Arango C⁸, Desco M⁹, Sepulcre J¹⁰, Carmona S¹¹.

Author information

1

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain; Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain. Electronic address: kenia.martinez.r@gmail.com.

2

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Unidad de Medicina y Cirugía Experimental, Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain.

3

Unidad de Medicina y Cirugía Experimental, Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain.

4

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain; Brain Center Rudolf Magnus, University Medical Center Utrecht, The Netherlands.

5

Hassenfeld Children's Hospital at NYU Langone, New York, NY and the Division of Clinical Research, Nathan Kline Institute for Psychiatric Research, Orangeburg, New York.

6

Unitat de Recerca en Neurociència Cognitiva, Departament de Psiquiatria i Medicina Legal, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain, and Fundació IMIM (Institut Mar d'Investigacions Mèdiques), Barcelona, Spain.

7

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain; School of Medicine, Universidad Complutense, Madrid, Spain; Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King's College London, UK.

8

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain; School of Medicine, Universidad Complutense, Madrid, Spain.

9

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Unidad de Medicina y Cirugía Experimental, Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain; Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Madrid, Spain.

10

Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Charlestown, MA.

11

Centro De Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), Madrid, Spain; Unidad de Medicina y Cirugía Experimental, Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain; Universidad Carlos III, Madrid, Spain.

Abstract

OBJECTIVE:

Impaired multisensory integration in autism spectrum disorder (ASD) may arise from functional dysconnectivity among brain systems. Our study examines the functional connectivity integration between primary modal sensory regions and heteromodal processing cortex in ASD, and whether abnormalities in network integration relate to clinical severity.

METHOD:

We studied a sample of 55 high-functioning ASD and 64 healthy controls (HC) male children and adolescents (total n = 119, age range 7-18). Stepwise functional connectivity analysis (SFC) was applied to resting state functional magnetic resonance images (rsfMRI) to characterize the connectivity paths that link primary sensory cortices to higher-order brain cognitive functional circuits and relate alterations in functional connectivity integration with three clinical scales: Social Communication Questionnaire, Social Responsiveness Scale, and Vineland Adaptive Behavior Scales.

RESULTS:

HC displayed typical functional connectivity transitions from primary sensory systems to association areas, but the ASD group showed altered patterns of multimodal sensory integration to heteromodal systems. Specifically, compared to the HC group, the ASD group showed (1) hyper-connectivity in visual cortex at initial link step distances; (2) hyper-connectivity between sensory unimodal regions and regions of the default mode network; and (3) hypo-connectivity between sensory unimodal regions and areas of the fronto-parietal and attentional networks. These patterns of hyper- and hypo-connectivity were associated with increased clinical severity in ASD.

CONCLUSION:

Network-wise reorganization in high-functioning ASD individuals affects strategic regions of unimodal-to-heteromodal cortical integration predicting clinical severity. Additionally, SFC analysis appears to be a promising approach for studying the neural pathophysiology of multisensory integration deficits in ASD.

Copyright © 2019. Published by Elsevier Inc.

PMID:31260788

DOI:10.1016/j.jaac.2019.05.033