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16 septembre 2012

Functional Brain Networks and White Matter Underlying Theory-of-Mind in Autism

Traduction: G.M.


 2012 Sep 13. 


Les réseaux cérébraux fonctionnels et la matière blanche sous-tendent la théorie d'esprit dans l'autisme

Source


Source 

Ph.D. Department of Psychology University of AlabaBirmingham CIRC 235G, 1719 6 Ave South Birmingham, AL 35294-0021 USA Phone: +1 205-934-3171; Fax: +1 205-975-6330 rkana@uab.edu

Résumé

Les êtres humains s'engagent constamment dans l'attribution des explications causales de leurs actions et des actions d'autrui, et la théorie de l'esprit (ToM) est essentielle pour faire de telles inférences.
Bien que les enfants apprennent l'attribution causale tôt dans le développement, les enfants atteints de troubles du spectre autistique (TSA) sont connus pour avoir des déficiences dans le développement de la causalité intentionnelle.
Cette étude d'IRMf et de DTI a examiné les corrélats neuraux de l'attribution causale physique et intentionnelle chez les personnes avec TSA.
Dans le scanner IRMf, 15 adolescents et adultes avec TSA et 15 pairs au développement typique appariés en age et QI ont porté des jugements de causalité sur des bandes dessinées présentées de manière aléatoire dans une étude pseudo randomisée (event-related design).
Tous les participants ont montré une forte activation dans le sillon bilatéral temporal supérieur postérieur  (PST) à la jonction temporo-pariétale (TPJ) en réponse à la causalité intentionnelle.
Les participants atteints de TSA ont montré une activation plus faible dans TPJ, gyrus frontal inférieur droit et dans le cortex prémoteur gauche.
Une connectivité fonctionnelle significativement plus faible  a également été observée dans le groupe TSA entre les zones TPJ et motrice pendant la causalité intentionnelle.
Les données DTI ont révélé une anisotropie fractionnelle significativement réduite des participants TSA dans la substance blanche qui sous-tend le lobe temporal.

En plus de souligner le rôle de la TPJ en ToM, cette étude a révélé une interaction entre la simulation motrice et les systèmes de mentalisation dans l'attribution causale intentionnelle et sa dissonance possible dans l'autisme.

01 novembre 2011

The impact of serotonin transporter (5-HTTLPR) genotype on the development of resting-state functional connectivity in children and adolescents: A pre

Traduction: G.M.

L'impact du génotype de transporteur (5-HTTLPR) de la sérotonine sur le développement de l'état de repos connectivité fonctionnelle chez les enfants et les adolescents: rapport préliminaire

Wiggins JL, Bedoyan JK, Peltier, SJ, Ashinoff S, M Carrasco, Weng SJ, gallois RC, Martin DM, Monk CS.

Source
Département de psychologie, Université du Michigan, Ann Arbor, MI, États-Unis.

Résumé
Une composante fondamentale du développement du cerveau est la formation de réseaux à grande échelle à travers le cortex. Un de ces réseaux, le réseau par défaut, subit une évolution prolongée, affichant une connectivité faible dans l'enfance à l'adolescence, qui renforce et devient plus robuste à l'âge adulte. On en sait peu au sujet de la contribution génétique à la connectivité réseau par défaut à l'âge adulte ou pendant le développement. Les altérations de la connectivité entre les parties postérieures et frontales du réseau par défaut ont été associées à plusieurs troubles psychologiques, y compris l'anxiété, les troubles du spectre autistique, la schizophrénie, la dépression et le trouble de l'attention avec hyperactivité.
Ces troubles ont également été liés à des variantes de la région polymorphe lié au transporteur de la sérotonine (5-HTTLPR). L'allèle L(A) de 5-HTTLPR a pour conséquence une expression plus élevée du transporteur de la sérotonine que l'allèle S ou le plus rare allèle L(G).
5 HTTLPR peut influencer la connectivité du réseau par défaut, la région supérieure frontale médiane a été reconnue comme étant sensible aux changements de sérotonine. En outre, la sérotonine comme un facteur de croissance précoce dans le développement peut modifier à grande échelle des réseaux comme le réseau par défaut. La présente étude a examiné l'influence des variantes de la 5-HTTLPR sur la connectivité entre les structures postérieures et frontales et son développement dans une étude transversale de 39 enfants et adolescents en bonne santé. Nous avons constaté que les enfants et les adolescents homozygotes pour l'allèle S (S / S, n = 10) ont montré plus faible connectivité du cortex frontal supérieur médian par rapport à ceux homozygotes pour l' allèle L(A) (L(A)/L(A), n=13)) ou hétérozygotes (S / L (A), S / L (G), n = 16)).
En outre, il y avait une interaction âge-par-génotype, tels que ceux avec le génotype L(A)/L(A) avaient l'augmentation plus raide liées à l'âge de connectivité entre le moyeu postérieur et supérieur du cortex frontal médial, suivi par les hétérozygotes.

En revanche, les individus ayant le génotype S/S a avaient une augmentation moins liée à l'âge effectif de la connectivité.
Ce rapport préliminaire élargit notre compréhension de l'influence génétique sur le développement de la connectivité cérébrale à grande échelle et pose les bases pour de futures recherches et la réplication des résultats avec un échantillon plus large.

19 octobre 2011

Computing the shape of brain networks using graph filtration and Gromov-Hausdorff metric

Traduction: P.M.

Etudier la forme des réseaux neuronaux en utilisant une filtration par graphes et la métrique de Gromov-Hausdorff
Lee H, Chung MK, Kang H, BN Kim, Lee DS.

Source
Département de médecine nucléaire, Université nationale de Séoul, College of Medicine, Seoul, Korea.

Résumé
La différence entre réseaux a souvent été évaluée comme différences de mesures topologiques globales telles que le coefficient d'agglomération, la distribution graduelle et la modularité. Dans cette recherche, nous introduisons une nouvelle structure pour mesurer la différence des réseaux en utilisant la distance GH de Gromov-Hausdorff, souvent utilisée en analyse des formes. Afin de pouvoir utiliser la distance GH, nous définissons la forme des réseaux du cerveau en regroupant les parcelles des plus proches voisins en utilisant la filtration par graphes. La forme du réseau est ensuite transformée en une forme algébrique appelée la matrice "à plus proches voisins". Celle-ci est subséquemment utilisée pour mesurer des différences entre réseaux en utilisant la métrique GH. Afin d'illustrer cela, nous appliquons le système proposé pour comparer les réseaux neuronaux, grâce à la tomographie par émission de positrons, de 24 enfants atteints de troubles déficitaires de l'attention, de 26 enfants dans le spectre autistique, et de 11 sujets de contrôle.