Apprentissage métrique avec convolutions de graphe spectral sur les réseaux de connectivité du cerveau

Aperçu: G.M.

Les représentations graphiques sont souvent utilisées pour modéliser des données structurées au niveau individuel ou de la population et ont de nombreuses applications dans les problèmes de reconnaissance de formes. Dans le domaine des neurosciences, où de telles représentations sont couramment utilisées pour modéliser la connectivité structurelle ou fonctionnelle entre un ensemble de régions du cerveau, les graphiques se sont révélés d'une grande importance. Ceci est principalement dû à la capacité de révéler des modèles liés au développement du cerveau et à la maladie, qui étaient auparavant inconnus. L'évaluation de la similarité entre ces réseaux de connectivité du cerveau d'une manière qui rend compte de la structure du graphe et qui est adaptée à une application particulière est, cependant, non triviale. La plupart des méthodes existantes ne tiennent pas compte de la structure du graphique, rejetant des informations qui pourraient être utiles pour d'autres analyses de classification ou de régression basées sur ces similitudes. 

L'équipe propose d'apprendre une métrique de similarité de graphes en utilisant un réseau de neurones convolutionnels de graphes siamois (s-GCN) dans un cadre supervisé.  

Le cadre proposé prend en considération la structure de graphe pour l'évaluation de la similarité entre une paire de graphes, en employant des convolutions de graphe spectral qui permettent la généralisation de convolutions traditionnelles à des graphes irréguliers et opère dans le domaine spectral de graphe.  

Le modèle proposé est appliqué sur deux bases de données: la base de données ABIDE, qui comprend des données IRM fonctionnelles de 403 patients avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" et 468 témoins sans troubles regroupés à partir de plusieurs sites d'acquisition, et un ensemble de 2500 sujets de UK Biobank.  

L'étude démontre la performance de la méthode pour les tâches de classification entre les graphes appariés et non-appariés, ainsi que la classification individuelle des sujets et l'apprentissage multiple, montrant que cela conduit à des résultats significativement améliorés par rapport aux méthodes traditionnelles.

Neuroimage. 2017 Dec 23. pii: S1053-8119(17)31076-5. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.12.052.

Metric learning with spectral graph convolutions on brain connectivity networks

Ktena SI¹, Parisot S², Ferrante E³, Rajchl M², Lee M², Glocker B², Rueckert D².

Author information

1

Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK. Electronic address: ira.ktena@imperial.ac.uk.

2

Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK.

3

Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK; Universidad Nacional del Litoral / CONICET, Santa Fe, Argentina.

Abstract

Graph representations are often used to model structured data at an individual or population level and have numerous applications in pattern recognition problems. In the field of neuroscience, where such representations are commonly used to model structural or functional connectivity between a set of brain regions, graphs have proven to be of great importance. This is mainly due to the capability of revealing patterns related to brain development and disease, which were previously unknown. Evaluating similarity between these brain connectivity networks in a manner that accounts for the graph structure and is tailored for a particular application is, however, non-trivial. Most existing methods fail to accommodate the graph structure, discarding information that could be beneficial for further classification or regression analyses based on these similarities. We propose to learn a graph similarity metric using a siamese graph convolutional neural network (s-GCN) in a supervised setting. The proposed framework takes into consideration the graph structure for the evaluation of similarity between a pair of graphs, by employing spectral graph convolutions that allow the generalisation of traditional convolutions to irregular graphs and operates in the graph spectral domain. We apply the proposed model on two datasets: the challenging ABIDE database, which comprises functional MRI data of 403 patients with autism spectrum disorder (ASD) and 468 healthy controls aggregated from multiple acquisition sites, and a set of 2500 subjects from UK Biobank. We demonstrate the performance of the method for the tasks of classification between matching and non-matching graphs, as well as individual subject classification and manifold learning, showing that it leads to significantly improved results compared to traditional methods.

PMID:29278772

DOI:10.1016/j.neuroimage.2017.12.052

Génétique des épilepsies humaines: Progrès continu

Aperçu: G.M.

De nombreux gènes d'épilepsie ont été identifiés au cours des dernières années, principalement dans les formes monogéniques (rares) et grâce à la disponibilité accrue et au coût réduit des approches de séquençage de nouvelle génération. Outre le groupe de gènes de l'épilepsie codant pour diverses sous-unités de canaux ioniques (par exemple, sous-unités de canaux sodium ou potassium, récepteurs GABA ou récepteurs NMDA au glutamate), de nouveaux gènes d'épilepsie codant pour des protéines jouant un large éventail de rôles physiologiques aux niveaux cellulaires et moléculaires, tels que les protéines synaptiques, les membres de la voie mTOR, ou les protéines impliquées dans le remodelage de la chromatine.  

Le tableau d'ensemble est en quelque sorte compliqué: un gène d'épilepsie donné peut être associé à plus d'un phénotype épileptique, et avec des degrés variables de sévérité, des formes bénignes aux formes sévères (par exemple encéphalopathies épileptiques) et à divers états comorbides des "troubles du spectre de l'autisme".

Inversement, un syndrome épileptique donné peut être associé à différents gènes, dont certains ont des liens évidents les uns avec les autres (par exemple codant différentes sous-unités du même récepteur) alors que d'autres n'ont pas de relations claires. Des variations du nombre de copies génomiques ont également été détectées, dont certaines, bien que rares, peuvent conférer un risque élevé à l'épilepsie.  

Alors que la traduction de l'identification des gènes en médecine ciblée reste difficile, les progrès de la génétique de l'épilepsie révolutionnent actuellement le diagnostic génétique et le conseil génétique. L'identification des gènes de l'épilepsie constitue également un point de départ pour déchiffrer les mécanismes physiopathologiques sous-jacents via la conception et l'étude des modèles cellulaires et animaux les plus pertinents - qui peuvent à leur tour fournir des preuves de principe pour les futures épilepsies humaines.

Presse Med. 2017 Dec 22. pii: S0755-4982(17)30479-7. doi: 10.1016/j.lpm.2017.10.020.

Genetics of human epilepsies: Continuing progress

Szepetowski P¹.

Author information

1

Mediterranean Institute of Neurobiology (INMED), Inserm U901, parc scientifique de Luminy, BP 13, 13273 Marseille cedex 09, France. Electronic address: pierre.szepetowski@inserm.fr.

Abstract

Numerous epilepsy genes have been identified in the last years, mostly in the (rare) monogenic forms and thanks to the increased availability and the decreased cost of next-generation sequencing approaches. Besides the somehow expected group of epilepsy genes encoding various ion channel subunits (e.g. sodium or potassium channel subunits, or GABA receptors, or glutamate-gated NMDA receptors), more diversity has emerged recently, with novel epilepsy genes encoding proteins playing a wide range of physiological roles at the cellular and molecular levels, such as synaptic proteins, members of the mTOR pathway, or proteins involved in chromatin remodeling. The overall picture is somehow complicated: one given epilepsy gene can be associated with more than one epileptic phenotype, and with variable degrees of severity, from the benign to the severe forms (e.g. epileptic encephalopathies), and with various comorbid conditions such as migraine or autism spectrum of disorders. Conversely, one given epileptic syndrome may be associated with different genes, some of which have obvious links with each other (e.g. encoding different subunits of the same receptor) while other ones have no clear relationships. Also genomic copy number variations have been detected, some of which, albeit rare, may confer high risk to epilepsy. Whereas translation from gene identification to targeted medicine still remains challenging, progress in epilepsy genetics is currently revolutionizing genetic-based diagnosis and genetic counseling. Epilepsy gene identification also represents a key entry point to start in deciphering the underlying pathophysiological mechanisms via the design and the study of the most pertinent cellular and animal models - which may in turn provide proofs-of-principle for future applications in human epilepsies.

PMID:29277263

DOI: 10.1016/j.lpm.2017.10.020

Différencier l'autisme du développement typique: résultats préliminaires des versions grecques d'un questionnaire du langage pragmatique et de la communication sociale

Aperçu: G.M.

Un trouble social de la communication pragmatique est l'une des principales caractéristiques des enfants autistes. Bien que plusieurs mesures de communication pragmatique et sociale existent, beaucoup ne sont pas complètes, n'examinent pas la qualité des interactions entre les contextes et les interlocuteurs, et ne peuvent pas être facilement administrées et interprétées. Le but de cet article est de rapporter les données préliminaires recueillies en utilisant la version grecque du questionnaire du langage pragmatique et de communication sociale globale complété par les parents et les enseignants qui interagissant avec de jeunes enfants dans différents contextes.Une traduction grecque du questionnaire a été administrée aux parents et aux enseignants de 31 enfants autistes et 51 enfants au développement typique âgés de 3,0 à 6,0 ans.  

Les performances de la version grecque du questionnaire des enfants au développement typique ont été comparées aux performances des enfants autistes en utilisant une série de tests t indépendants.  

Les résultats préliminaires ont montré que des différences significatives avec des tailles d'effet modérées ont été trouvées entre les groupes sur 63% des 30 items du test.La performance des enfants sur les questionnaires peut conduire à l'élaboration d'évaluations faciles à administrer et interprétables pour différencier les enfants avec des troubles de la communication pragmatiques et des troubles de la communication sociale, tels que les enfants autistes, des enfants au développement typique.

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

Folia Phoniatr Logop. 2017;69(1-2):20-26. doi: 10.1159/000479277. Epub 2017 Dec 15.

Differentiating Autism from Typical Development: Preliminary Findings of Greek Versions of a Pragmatic Language and Social Communication Questionnaire

Hyter Y¹, Vogindroukas I², Chelas EN², Paparizos K², Kivrakidou E², Kaloudi V².

Author information

1

Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA.

2

Institute for Research and Education in Speech Therapy (IEEL), Ioannia, Greece.

Abstract

OBJECTIVE:

A social pragmatic communication disorder is one of the primary characteristics of children with autism. Although several measures of pragmatics and social communication exist, many are not comprehensive, do not examine the quality of interactions across contexts and interlocutors, and cannot be easily administered and interpreted. The aim of this article is to report on preliminary data collected using the Greek version of comprehensive social communication and pragmatic language questionnaires completed by parents and teachers interacting with young children in different contexts.

METHODS:

A Greek translation of the social communication and pragmatic language questionnaires was administered to parents and teachers of 31 children diagnosed with autism and of 51 typically developing children aged 3.0-6.0 years. Analysis and Results: The performance on the Greek versions of the social communication and pragmatic language questionnaires of typically developing children was compared with the performance of the children with autism using a series of independent t tests. Descriptive statistics were used to summarize participant characteristics and performances on the measure. Preliminary results showed that significant differences with moderate effect sizes were found between groups on 63% of the 30 test items.

CONCLUSIONS:

The performance of children on questionnaires may lead to the development of easily administered and interpretable assessments for differentiating children with pragmatics and social communication impairments, such as children with autism, from typically developing children.

© 2017 S. Karger AG, Basel.

PMID:29248927

DOI:10.1159/000479277

Enquête internationale sur les pratiques des orthophonistes travaillant avec des enfants avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme"

Aperçu: G.M.

Le "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) est une déficience neurodéveloppementale complexe. Pour mieux comprendre le rôle des orthophonistes dans différents pays pour aider les enfants avec un diagnostic de TSA (dTSA) , le Comité sur la langue maternelle de l'Association internationale de logopédie et de phoniatrie (IALP) a développé une enquête pour les orthophonistes travaillant avec des enfants ou adolescents avec dTSA. L'enquête comprenait 58 questions sur les antécédents des répondants, les caractéristiques des enfants avec dTSA et le rôle des orthophonistes dans le diagnostic, l'évaluation et les pratiques d'intervention. L'enquête était disponible en anglais, français, russe et portugais et distribuée en ligne.Cet article fournit un résumé descriptif des principales conclusions des données quantitatives des 1114 orthophonistes (représentant 35 pays) qui intervenaient avec des les enfants avec dTSA. La plupart des répondants (91%) avaient l'habitude de travailler avec des enfants avec dTSA, et la majorité (75%) travaillaient dans des écoles ou dans des milieux de la petite enfance. Les orthophonistes ont indiqué que l'âge typique des enfants au moment du diagnostic de TSA était de 3 à 4 ans, ce qui était généralement le fait d'une équipe de professionnels.Les résultats soutiennent les tendances mondiales positives pour les orthophonistes utilisant des pratiques efficaces dans l'évaluation et l'intervention pour les enfants avec dTSA. Deux domaines où les orthophonistes peuvent avoir besoin d'un soutien supplémentaire l'implication des parents dans les pratiques d'évaluation et l'aide au développement de l'alphabétisation chez les enfants avec dTSA.

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

Folia Phoniatr Logop. 2017;69(1-2):8-19. doi: 10.1159/000479063. Epub 2017 Dec 15.

International Survey of Speech-Language Pathologists' Practices in Working with Children with Autism Spectrum Disorder

Gillon G¹, Hyter Y², Fernandes FD³, Ferman S⁴, Hus Y⁵, Petinou K⁶, Segal O⁴, Tumanova T⁷, Vogindroukas I⁸, Westby C⁹, Westerveld M¹⁰.

Author information

1

University of Canterbury, Christchurch, New Zealand.

2

Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA.

3

University of São Paulo, São Paulo, Brazil.

4

Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.

5

TAV College, Montreal, Québec, Canada.

6

Cyprus University of Technology, Limassol, Cyprus.

7

Moscow State University of Education, Moscow, Russian Federation.

8

Research and Education Institute for Speech Therapy (IEEL), Thessaloniki, Greece.

9

Bilingual Multicultural Services, Albuquerque, New Mexico, USA.

10

Griffith University, Gold Coast, Queensland, Australia.

Abstract

OBJECTIVE:

Autism spectrum disorder (ASD) is a complex neurodevelopmental impairment. To better understand the role of speech-language pathologists (SLPs) in different countries in supporting children with ASD, the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP) Child Language Committee developed a survey for SLPs working with children or adolescents with ASD. Method and Participants: The survey comprised 58 questions about background information of respondents, characteristics of children with ASD, and the role of SLPs in diagnosis, assessment, and intervention practices. The survey was available in English, French, Russian, and Portuguese, and distributed online.

RESULTS:

This paper provides a descriptive summary of the main findings from the quantitative data from the 1,114 SLPs (representing 35 countries) who were supporting children with ASD. Most of the respondents (91%) were experienced in working with children with ASD, and the majority (75%) worked in schools or early childhood settings. SLPs reported that the children's typical age at diagnosis of ASD on their caseload was 3-4 years, completed mostly by a professional team.

CONCLUSIONS:

The results support positive global trends for SLPs using effective practices in assessment and intervention for children with ASD. Two areas where SLPs may need further support are involving parents in assessment practices, and supporting literacy development in children with ASD.

© 2017 S. Karger AG, Basel.

PMID:29248908

DOI:10.1159/000479063

Classificateur basé sur la cohérence des ondelettes: étude IRM fonctionnelle à l'état de repos sur la neurodynamique chez les adolescents autistes "avec un haut niveau de fonctionnement cognitif"

Aperçu: G.M.

Le diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) nécessite une procédure longue et complexe. En raison de l'absence d'un biomarqueur, la procédure est subjective et se limite à l'évaluation du comportement. Plusieurs tentatives d'utilisation de l'IRM fonctionnelle comme outil d'aide (en tant que classificateur) ont été rapportées, mais elles atteignent à peine une précision de 80% et n'ont généralement pas été répliquées ou validées avec des ensembles de données indépendants. Ces tentatives ont utilisé la connectivité fonctionnelle et les mesures structurelles. Il existe néanmoins des preuves que non la topologie des réseaux, mais leur dynamique temporelle est une caractéristique clé des TSA. L'équipe propose donc un nouveau biomarqueur du TSA fondé sur l'IRM en analysant la dynamique cérébrale temporale de l'IRMf au repos.Les chercheurs étudient les données de l'IRMf au repos à partir de deux ensembles de données d'adolescents indépendants: les données internes (12 TSA, 12 contrôles) et l'ensemble de données de Leuven (12 TSA, 18 contrôles, de l'université de Louvain). À l'aide d'une analyse de composantes indépendantes, ils obtiennent des réseaux d'état de repos (RSN) socio-exécutifs pertinents et leurs séries temporelles associées. Sur ces séries temporelles, des cartes de cohérence d'ondelettes sont extraites. En utilisant ces cartes, les chercheurs calculent la métrique de dynamique: temps de cohérence en phase. Cette nouvelle métrique est ensuite utilisée pour former des classificateurs pour le diagnostic de l'autisme. La validation croisée «Leave-one-out» est appliquée pour l'évaluation des performances. Pour évaluer la robustesse inter-site, les classificateurs sont testés sur l'ensemble de données de Leuven.Cette méthodologie permet de distinguer les adolescents autistes des adolescents non autistes avec une précision de 86,7% (sensibilité de 91,7%, spécificité de 83,3%). Dans la deuxième expérience, en utilisant l'ensemble de données de Leuven, la performance de la classification à également de 86,7% (sensibilité de 83,3% et spécificité de 88,9%).
Cette étude montre que le changement de la cohérence de la neurodynamique temporelle est un biomarqueur des TSA, et que les classificateurs basés sur la cohérence des ondelettes conduisent à des résultats robustes et reproductibles et pourraient être utilisés comme un outil de diagnostic objectif pour les TSA.

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

Comput Methods Programs Biomed. 2018 Feb;154:143-151. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.11.017. Epub 2017 Nov 16.

Wavelet coherence-based classifier: A resting-state functional MRI study on neurodynamics in adolescents with high-functioning autism

Bernas A¹, Aldenkamp AP², Zinger S³.

Author information

1

Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, P.O. Box 513, 5600MB, Eindhoven, The Netherlands; Department of Behavioral Sciences, Epilepsy Center Kempenhaeghe, P.O. Box 61, 5590 VE, Heeze, The Netherlands. Electronic address: a.b.bernas@tue.nl.

2

Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, P.O. Box 513, 5600MB, Eindhoven, The Netherlands; Department of Neurology, Maastricht University Medical Center, P.O. Box 5800, 6202 AZ, Maastricht, The Netherlands; Department of Behavioral Sciences, Epilepsy Center Kempenhaeghe, P.O. Box 61, 5590 VE, Heeze, The Netherlands.

3

Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, P.O. Box 513, 5600MB, Eindhoven, The Netherlands; Department of Behavioral Sciences, Epilepsy Center Kempenhaeghe, P.O. Box 61, 5590 VE, Heeze, The Netherlands.

Abstract

BACKGROUND AND OBJECTIVE:

The autism spectrum disorder (ASD) diagnosis requires a long and elaborate procedure. Due to the lack of a biomarker, the procedure is subjective and is restricted to evaluating behavior. Several attempts to use functional MRI as an assisting tool (as classifier) have been reported, but they barely reach an accuracy of 80%, and have not usually been replicated or validated with independent datasets. Those attempts have used functional connectivity and structural measurements. There is, nevertheless, evidence that not the topology of networks, but their temporal dynamics is a key feature in ASD. We therefore propose a novel MRI-based ASD biomarker by analyzing temporal brain dynamics in resting-state fMRI.

METHODS:

We investigate resting-state fMRI data from 2 independent datasets of adolescents: our in-house data (12 ADS, 12 controls), and the Leuven dataset (12 ASD, 18 controls, from Leuven university). Using independent component analysis we obtain relevant socio-executive resting-state networks (RSNs) and their associated time series. Upon these time series we extract wavelet coherence maps. Using these maps, we calculate our dynamics metric: time of in-phase coherence. This novel metric is then used to train classifiers for autism diagnosis. Leave-one-out cross validation is applied for performance evaluation. To assess inter-site robustness, we also train our classifiers on the in-house data, and test them on the Leuven dataset.

RESULTS:

We distinguished ASD from non-ASD adolescents at 86.7% accuracy (91.7% sensitivity, 83.3% specificity). In the second experiment, using Leuven dataset, we also obtained the classification performance at 86.7% (83.3% sensitivity, and 88.9% specificity). Finally we classified the Leuven dataset, with classifiers trained with our in-house data, resulting in 80% accuracy (100% sensitivity, 66.7% specificity).

CONCLUSIONS:

This study shows that change in the coherence of temporal neurodynamics is a biomarker of ASD, and wavelet coherence-based classifiers lead to robust and replicable results and could be used as an objective diagnostic tool for ASD.

Copyright © 2017 The Authors. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

PMID:29249338

DOI:10.1016/j.cmpb.2017.11.017

Étude de suivi des jeunes qui ont reçu l'EIBI pendant leur jeune âge

Aperçu: G.M.

Résumé de l'abstract et extraits de la discussion 

Bien qu'il ait été clairement démontré que l'intervention comportementale intensive précoce (EIBI) est fondée sur des données probantes, il existe très peu d'informations sur les résultats à long terme, en particulier dans les études d'efficacité communautaire. L'équipe présente des données sur les mesures cognitives, adaptatives et la sévérité de l'autisme à partir de quatre périodes (avant et après EIBI et deux points de suivi) pour un échantillon de 21 jeunes, actuellement âgés de 16 ans en moyenne (plage = 13-20) qui ont reçu l'EIBI quand ils étaient de jeunes enfants et qui ont été hors de l'EIBI à l'âge moyen de 10 ans (gamme = 8,5-14).  

Les résultats montrent des résultats hétérogènes et un schéma général de stabilité depuis la fin de l'EIBI, ce qui suggère que les gains réalisés en EIBI sont maintenus.

Discussion (Extraits)

Si l'on considère les données de groupe, bien que les scores d'âge des enfants aient considérablement augmenté au fil du temps, il y a eu en moyenne des diminutions faibles mais significatives des scores standard (QI et ABC) depuis la fin de l'EIBI.Les enfants ont été classés en trois catégories de résultats (bon, moyen et faible) et leurs classifications étaient assez stables au fil du temps, bien que quelques individus aient changé de catégorie (dans chaque direction).Lorsque nous avons examiné les données individuelles de plus près, nous avons vu que la tendance générale était une stabilité (dans un écart-type) des scores pour la majorité des participants, c'est-à-dire aucun changement cliniquement significatif dans les deux sens. Ainsi, en général, les scores et les classifications basés sur les scores post-EIBI ont eu tendance à ne pas changer beaucoup au fil du temps jusqu'à 10 ans plus tard. Il n'y avait aucune preuve d'une baisse abrupte des scores lorsque l'EIBI a pris fin, comme on le craint parfois.De plus, la sévérité des symptômes de l'autisme chez les enfants avait tendance à être plus légère au fil du temps, et leurs scores socio-émotionnels au temps 4 (10 ans) étaient généralement similaires à ceux des échantillons normatifs. 

Behav Modif. 2017 Dec 1:145445517746916. doi: 10.1177/0145445517746916.

Follow-Up Study of Youth Who Received EIBI as Young Children

Perry A¹, Koudys J², Prichard A³, Ho H¹.

Author information

1

1 York University, Toronto, Ontario, Canada.

2

2 Brock University, Saint Catharines, Ontario, Canada.

3

3 Alberta Health Services, Calgary, Alberta, Canada.

Abstract

Although early intensive behavioral intervention (EIBI) has been clearly shown to be evidence-based, there is very little information available regarding long-term outcomes, especially from community effectiveness studies. We present data on cognitive, adaptive, and autism severity measures from four time points (pre- and post-EIBI and two follow-up points) for a sample of 21 youth, currently aged 16 years on average (range = 13-20) who received EIBI as young children and who have been out of EIBI for a mean of 10 years (range = 8.5-14). Results show heterogeneous outcomes and a general pattern of stability since the end of EIBI, suggesting gains made in EIBI are maintained.

PMID:29241355

DOI:10.1177/0145445517746916

Cibler le microbiome intestinal: Une thérapie nouvelle et potentielle pour l'autisme

Aperçu: G.M.

Le "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) est un trouble neurodéveloppemental sévère qui nuit à la capacité de l'enfant à communiquer et à interagir avec les autres. Les enfants avec un diagnostic de troubles neurodéveloppementaux, y compris les TSA, sont régulièrement affectés par des problèmes gastro-intestinaux et une dysbiose du microbiote intestinal. D'autre part, les humains vivent dans une association co-évolutionnaire avec beaucoup de micro-organismes qui résident sur les surfaces exposées et internes de notre corps. Le microbiome, qui se rapporte à la collecte de microbes et à leur matériel génétique, confère divers avantages physiologiques à l'hôte dans de nombreux aspects clés de la vie, tout en étant responsable de certaines maladies. Un grand nombre de publications précliniques indiquent que le microbiome intestinal joue un rôle important dans l'axe bidirectionnel de l'intestin et du cerveau qui communique entre l'intestin et le système nerveux central. De plus, l'accumulation de preuves suggère que le microbiome intestinal est impliqué dans la pathogenèse des TSA.  

La présente revue introduit l'évidence croissante suggérant le réseau d'interaction réciproque entre le microbiome, l'intestin et le cerveau. Il discute également les mécanismes possibles par lesquels le microbiome intestinal influe sur l'étiologie des TSA en modifiant l'axe intestin-cerveau.  

Plus important encore, il met en lumière les nouvelles découvertes concernant le ciblage du microbiome intestinal, y compris le traitement probiotique et la transplantation de microbiote fécal, en tant que thérapeutiques nouvelles et potentielles pour les  troubles TSA.

Life Sci. 2017 Dec 22. pii: S0024-3205(17)30665-3. doi: 10.1016/j.lfs.2017.12.027.

Targeting gut microbiome: A novel and potential therapy for autism

Yang Y¹, Tian J², Yang B³.

Author information

1

Graduate School of Biosphere Science, Hiroshima University, Higashi-Hiroshima 739-8528, Japan. Electronic address: yangyongshou88@yahoo.co.jp.

2

Department of Food Science and Nutrition, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, Zhejiang Province 310058, PR China.

3

Graduate School of Biosphere Science, Hiroshima University, Higashi-Hiroshima 739-8528, Japan.

Abstract

Autism spectrum disorder (ASD) is a severely neurodevelopmental disorder that impairs a child's ability to communicate and interact with others. Children with neurodevelopmental disorder, including ASD, are regularly affected by gastrointestinal problems and dysbiosis of gut microbiota. On the other hand, humans live in a co-evolutionary association with plenty of microorganisms that resident on the exposed and internal surfaces of our bodies. The microbiome, refers to the collection of microbes and their genetic material, confers a variety of physiologic benefits to the host in many key aspects of life as well as being responsible for some diseases. A large body of preclinical literature indicates that gut microbiome plays an important role in the bidirectional gut-brain axis that communicates between the gut and central nervous system. Moreover, accumulating evidences suggest that the gut microbiome is involved in the pathogenesis of ASD. The present review introduces the increasing evidence suggesting the reciprocal interaction network among microbiome, gut and brain. It also discusses the possible mechanisms by which gut microbiome influences the etiology of ASD via altering gut-brain axis. Most importantly, it highlights the new findings of targeting gut microbiome, including probiotic treatment and fecal microbiota transplant, as novel and potential therapeutics for ASD diseases.

PMID:29277311

DOI:10.1016/j.lfs.2017.12.027

Risque de "trouble du spectre de l'autisme" chez la progéniture après l'utilisation paternelle d'inhibiteurs sélectifs du recaptage de la sérotonine avant la conception: une étude de cohorte basée sur la population

Aperçu: G.M.

La présente étude visait à examiner l'association entre l'utilisation de l'inhibiteur sélectif de la recapture de la sérotonine (ISRS) paternel avant la conception et le risque de trouble du spectre de l'autisme (TSA) chez les descendants.

L'étude a été menée sur une cohorte de 669 922 enfants nés entre 1998 et 2008, avec un suivi tout au long de 2013. Selon les registres nationaux danois, des liens ont été établis entre l'utilisation paternelle des ISRS, les TSA diagnostiqués chez les enfants et divers facteurs de confusion potentiels. Les enfants dont les pères ont utilisé des ISRS au cours des 3 derniers mois avant la conception ont été identifiés comme exposés. 

Comparativement aux enfants non exposés, les sujets exposés présentaient un risque 1,1 fois plus élevé de TSA (IC 1,33 à 1,96) et le risque était atténué après ajustement pour les facteurs de confusion potentiels, en particulier les troubles psychiatriques du père (RR = 1,43, IC à 95% 1,18-1,74 ). En augmentant la fenêtre d'exposition à 1 an avant la conception, le risque accru persiste chez les enfants de pères utilisant les ISRS seulement de l'année précédente jusqu'aux 3 derniers mois avant la conception (HR = 1,54, IC 95% 1,21 à 1,94) mais pas chez les enfants des pères utilisant des ISRS seulement au cours des 3 derniers mois précédant la conception (HR = 1,17, IC à 95% 0,75 à 1,82).

Aucun risque accru de TSA chez les enfants dont le père avait des troubles affectifs n'a été observé. En outre, l'analyse des frères et soeurs a montré que le risque de TSA n'augmentait pas chez les enfants exposés par rapport à leurs frères et soeurs non exposés.  

Le risque légèrement accru de TSA chez la progéniture associé à l'utilisation d'ISRS paternel avant la conception peut être attribuable à des indications psychiatriques sous-jacentes paternelles liées à l'utilisation d'ISRS ou à d'autres facteurs confondants non mesurés. 

BMJ Open. 2017 Dec 22;7(12):e016368. doi: 10.1136/bmjopen-2017-016368.

Risk of autism spectrum disorder in offspring following paternal use of selective serotonin reuptake inhibitors before conception: a population-based cohort study

Yang F^1,2, Chen J¹, Miao MH¹, Yuan W¹, Li L¹, Liang H¹, Ehrenstein V², Li J².

Author information

1

Key Laboratory of Reproduction Regulation of NPFPC, SIPPR, IRD, Fudan University, Shanghai, China.

2

Department of Clinical Epidemiology, Aarhus University Hospital, Aarhus, Denmark.

Abstract

OBJECTIVE:

The present study aimed to examine the association between paternal selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) use before conception and the risk of autism spectrum disorder (ASD) in offspring.

DESIGN:

A population-based cohort study.

METHODS:

We conducted a cohort study of 669 922 children born from 1998 to 2008, with follow-up throughout 2013. Based on Danish national registers, we linked information on paternal use of SSRIs, ASD diagnosed in children and a range of potential confounders. The children whose fathers used SSRIs during the last 3 months prior to conception were identified as the exposed. Cox regression model was used to estimate the HR for ASD in children.

RESULTS:

Compared with unexposed children, the exposed had a 1.62-fold higher risk of ASD (95% CI 1.33 to 1.96) and the risk attenuated after adjusting for potential confounders, especially fathers' psychiatric conditions (HR=1.43, 95% CI 1.18 to 1.74). When extending the exposure window to 1 year before conception, the increased risk persisted in children of fathers using SSRIs only from the last year until the last 3 months prior to conception (HR=1.54, 95% CI 1.21 to 1.94) but not in children of fathers using SSRIs only during the last 3 months prior to conception (HR=1.17, 95% CI 0.75 to 1.82). We also performed stratified analyses according to paternal history of affective disorders and observed no increased ASD risk among children whose father had affective disorders. Besides, the sibling analysis showed that the ASD risk did not increase among exposed children compared with their unexposed siblings.

CONCLUSIONS:

The mildly increased risk of ASD in the offspring associated with paternal SSRI use before conception may be attributable to paternal underlying psychiatric indications related to SSRI use or other unmeasured confounding factors.

© Article author(s) (or their employer(s) unless otherwise stated in the text of the article) 2017. All rights reserved. No commercial use is permitted unless otherwise expressly granted.

PMID:29275337

DOI:10.1136/bmjopen-2017-016368

Différences dans les métabolites microbiens fécaux et le microbiote des enfants avec un diagnostic de TSA

Aperçu: G.M.

Les preuves soutenant que les problèmes intestinaux sont liés aux symptômes de TSA ont été accumulées chez les humains et les modèles animaux de TSA. Les microbes intestinaux et leurs métabolites peuvent être liés non seulement à des problèmes gastro-intestinaux mais aussi à des symptômes de comportement de TSA. En dépit de cet intérêt important, la plupart des études antérieures ont porté principalement sur la structure microbienne, et les études sur les métabolites fécaux sont rares dans le contexte des TSA. Ainsi, l'équipe a cherché à détecter les métabolites fécaux qui peuvent être présents à des concentrations significativement différentes chez 21 enfants avec un diagnostic de TSA (dTSA) et chez 23 enfants neurotypiques et à étudier son lien possible avec le microbiome intestinal humain. Les chercheurs ont  examiné les profils des métabolites et les compositions microbiennes dans les échantillons fécaux.

Sur les 59 métabolites détectés, les concentrations d'isopropanol étaient significativement plus élevées dans les fèces des enfants avec dTSA après plusieurs tests de correction. Ils ont également observé des tendances similaires de métabolites fécaux dans des études antérieures; les enfants avec dTSA ont un p-crésol fécal plus élevé et des concentrations de GABA probablement plus faibles. De plus, l'analyse discriminante de Fisher (FDA) suggérant qu'un groupe de métabolites - caprate, nicotinate, glutamine, thymine et aspartate - pourrait fonctionner comme un biomarqueur modeste pour séparer les participants TSA du groupe neurotypique (78 % de sensibilité et 81% de spécificité). Conformément à une précédente étude de cohorte en Arizona, l'équipe a également confirmé la diminution de la diversité microbienne intestinale et la réduction de l'abondance relative de Prevotella copri chez les enfants avec dTSA. Après de multiples corrections, les chercheurs ont également appris que les abondances relatives de Feacalibacterium prausnitzii et d'Haemophilus parainfluenzae étaient plus faibles dans les fèces des enfants avec dTSA. Malgré une liste relativement courte de métabolites fécaux, les données de cette étude soutiennent que les enfants avec dTSA ont des profils de métabolites modifiés dans les fèces comparativement aux enfants neurotypiques et justifient une étude plus approfondie des métabolites dans les grandes cohortes.

Anaerobe. 2017 Dec 21. pii: S1075-9964(17)30230-5. doi: 10.1016/j.anaerobe.2017.12.007.

Differences in fecal microbial metabolites and microbiota of children with autism spectrum disorders

Kang DW¹, Ilhan ZE¹, Isern NG², Hoyt DW², Howsmon DP³, Shaffer M⁴, Lozupone CA⁵, Hahn J⁶, Adams JB⁷, Krajmalnik-Brown R⁸.

Author information

1

Biodesign Swette Center for Environmental Biotechnology, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-5701, USA.

2

EMSL (Environmental Molecular Sciences Laboratory), Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, USA.

3

Department of Chemical and Biological Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA; Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA.

4

Department of Medicine, University of Colorado Denver, Anschutz Medical Campus, Aurora, CO 80045, USA; Computational Bioscience Program, University of Colorado Denver, Anschutz Medical Campus, Aurora, CO 80045, USA.

5

Department of Medicine, University of Colorado Denver, Anschutz Medical Campus, Aurora, CO 80045, USA.

6

Department of Chemical and Biological Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA; Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA; Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA.

7

School of Mechanical, Aerospace, Chemical, and Materials Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ 85287, USA.

8

Biodesign Swette Center for Environmental Biotechnology, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-5701, USA; School of Sustainable Engineering and the Built Environment, Arizona State University, 501 East Tyler Mall, Tempe, AZ 85287, USA. Electronic address: Dr.Rosy@asu.edu.

Abstract

Evidence supporting that gut problems are linked to ASD symptoms has been accumulating both in humans and animal models of ASD. Gut microbes and their metabolites may be linked not only to GI problems but also to ASD behavior symptoms. Despite this high interest, most previous studies have looked mainly at microbial structure, and studies on fecal metabolites are rare in the context of ASD. Thus, we aimed to detect fecal metabolites that may be present at significantly different concentrations between 21 children with ASD and 23 neurotypical children and to investigate its possible link to human gut microbiome. Using NMR spectroscopy and 16S rRNA gene amplicon sequencing, we examined metabolite profiles and microbial compositions in fecal samples, respectively. Of the 59 metabolites detected, isopropanol concentrations were significantly higher in feces of children with ASD after multiple testing corrections. We also observed similar trends of fecal metabolites to previous studies; children with ASD have higher fecal p-cresol and possibly lower GABA concentrations. In addition, Fisher Discriminant Analysis (FDA) with leave-out-validation suggested that a group of metabolites-caprate, nicotinate, glutamine, thymine, and aspartate-may potentially function as a modest biomarker to separate ASD participants from the neurotypical group (78% sensitivity and 81% specificity). Consistent with our previous Arizona cohort study, we also confirmed lower gut microbial diversity and reduced relative abundances of Prevotella copri in children with ASD. After multiple testing corrections, we also learned that relative abundances of Feacalibacterium prausnitzii and Haemophilus parainfluenzae were lower in feces of children with ASD. Despite a relatively short list of fecal metabolites, the data in this study support that children with ASD have altered metabolite profiles in feces when compared with neurotypical children and warrant further investigation of metabolites in larger cohorts.

PMID:29274915

DOI:10.1016/j.anaerobe.2017.12.007