Une méta-analyse du microbiote intestinal chez les enfants autistes

Aperçu: G.M.

Des études antérieures ont rapporté une dysbiose dans le microbiote intestinal (MI) d'enfants avec un diagnostic du "trouble du spectre de l'autisme" (dTSA), qui peut être un facteur déterminant sur le développement de l'enfant à travers l'axe microbiote-intestin-cerveau. Cependant, on ne sait pas s'il existe un groupe spécifique de bactéries dysbiotiques dans les TSA. 

Le but de cette étude était de réaliser une méta-analyse sur les études qui analysent le MI chez les enfants avec un dTSA. 18 études remplissaient nos critères de sélection. 

Nos résultats ont montré une plus faible abondance relative de Streptococcus (SMD + = - 0,999; IC à 95% - 1,549, - 0,449) et de genres Bifidobacterium (SMD + = - 0,513; IC à 95% - 0,953, - 0,073) chez les enfants avec un dTSA. Dans l'ensemble, les genres Bifidobacterium sont impliqués. Cependant, les différences constatées entre les études sont attribuées à des facteurs tels que le biais de déclaration.

. 2021 May 5. doi: 10.1007/s10803-021-05002-y.

A Meta-analysis of Gut Microbiota in Children with Autism

Pedro Andreo-Martínez  ^{1   2} , María Rubio-Aparicio  ³ , Julio Sánchez-Meca  ⁴ , Alejandro Veas  ⁵ , Agustín Ernesto Martínez-González  ^{6   7}

Affiliations

• PMID: 33948825
• DOI: 10.1007/s10803-021-05002-y

Abstract

Previous studies have reported dysbiosis in the gut microbiota (GM) of children with autism spectrum disorders (ASD), which may be a determining factor on child development through the microbiota-gut-brain axis. However, it is not clear if there is a specific group of dysbiotic bacteria in ASD. The aim of this study was to carry out a meta-analysis on the studies that analyze GM in children with ASD. 18 studies fulfilled our selection criteria. Our results showed a lower relative abundance of Streptococcus (SMD₊ = - 0.999; 95% CI - 1.549, - 0.449) and Bifidobacterium genera (SMD₊ = - 0.513; 95% CI - 0.953, - 0.073) in children with ASD. Overall, the Bifidobacterium genera is involved. However, differences found between studies are attributed to factors such as reporting bias.

Keywords: Autism spectrum disorders (ASD); Gut microbiota; Meta-analysis; Microbiota-gut-brain axis; Systematic review.

References

1. 1. Adams, J. B., Johansen, L. J., Powell, L. D., Quig, D., & Rubin, R. A. (2011). Gastrointestinal flora and gastrointestinal status in children with autism—Comparisons to typical children and correlation with autism severity. BMC Gastroenterology, 11(22), 1–13. https://doi.org/10.1186/1471-230x-11-22 . - DOI
2. 1. Andreo-Martínez, P., García-Martínez, N., Sánchez-Samper, E. P., & Martínez-González, A. E. (2019). An approach to gut microbiota profile in children with autism spectrum disorder. Environmental Microbiology Reports, 12(2), 115–135. https://doi.org/10.1111/1758-2229.12810 . - DOI - PubMed
3. 1. APA. (2013). American Psychiatric Association. Autism spectrum disorder. In Diagnostic and statistical manual of mental disorders, 5 Eds (DSM-5). American Psychiatric Publishing.
4. 1. Baj, J., Sitarz, E., Forma, A., Wróblewska, K., & Karakuła-Juchnowicz, H. (2020). Alterations in the nervous system and gut microbiota after β-hemolytic Streptococcus group A infection—Characteristics and diagnostic criteria of PANDAS recognition. International Journal of Molecular Sciences, 21(4), 1476. https://doi.org/10.3390/ijms21041476 . - DOI - PMC
5. 1. Bonnet-Brilhault, F., Rajerison, T. A., Paillet, C., Guimard-Brunault, M., Saby, A., Ponson, L., Tripi, G., Malvy, J., & Roux, S. (2018). Autism is a prenatal disorder: Evidence from late gestation brain overgrowth. Autism Research, 11(12), 1635–1642. https://doi.org/10.1002/aur.2036 . - DOI - PubMed
6. 1. Borenstein, M. (2019). Common mistakes in meta-analysis and how to avoid them. Englewood, NJ: Biostat Inc.
7. 1. Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to meta-analysis. Wiley. - DOI
8. 1. Bridgemohan, C., Cochran, D. M., Howe, Y. J., Pawlowski, K., Zimmerman, A. W., Anderson, G. M., Choueiri, R., Sices, L., Miller, K. J., Ultmann, M., & Helt, J. (2019). Investigating potential biomarkers in autism spectrum disorder. Frontiers in Integrative Neuroscience, 13, 31. https://doi.org/10.3389/fnint.2019.00031 . - DOI - PubMed - PMC
9. 1. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). 12 Lawrence Erlbaum Associates Inc.
10. 1. Cooper, H., Hedges, L. V., & Valentine, J. C. (2019). The handbook of research synthesis and meta-analysis. Russell Sage Foundation. - DOI
11. 1. Coretti, L., Paparo, L., Riccio, M. P., Amato, F., Cuomo, M., Natale, A., Borrelli, L., Corrado, G., De Caro, C., Comegna, M., & Buommino, E. (2018). Gut microbiota features in young children with autism spectrum disorders. Frontiers in Microbiology, 9, 3146. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.03146 . - DOI - PubMed - PMC
12. 1. Da Silva, H. D., & Winkelströter, L. K. (2019). Universal gestational screening for Streptococcus agalactiae colonization and neonatal infection—A systematic review and meta-analysis. Journal of Infection and Public Health, 12(4), 479–481. https://doi.org/10.1016/j.jiph.2019.03.004 . - DOI - PubMed
13. 1. Dall’Aglio, L., Muka, T., Cecil, C. A. M., Bramer, W. M., Verbiest, M., Nano, J., Hidalgo, A. C., Franco, O. H., & Tiemeier, H. (2018). The role of epigenetic modifications in neurodevelopmental disorders: A systematic review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 94, 17–30. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.07.011 . - DOI
14. 1. De Angelis, M., Piccolo, M., Vannini, L., Siragusa, S., De Giacomo, A., Serrazzanetti, D. I., Cristofori, F., Guerzoni, M. E., Gobbetti, M., & Francavilla, R. (2013). Fecal microbiota and metabolome of children with autism and pervasive developmental disorder not otherwise specified. PloS One, 8(10), e76993. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0076993 . - DOI - PubMed - PMC
15. 1. Diaz Heijtz, R. (2016). Fetal, neonatal, and infant microbiome: Perturbations and subsequent effects on brain development and behavior. Seminars in Fetal and Neonatal Medicine, 21(6), 410–417. https://doi.org/10.1016/j.siny.2016.04.012 . - DOI - PubMed
16. 1. Ding, H. T., Taur, Y., & Walkup, J. T. (2017). Gut microbiota and autism: Key concepts and findings. Journal of Autism and Developmental Disorders, 47(2), 480–489. https://doi.org/10.1007/s10803-016-2960-9 . - DOI - PubMed
17. 1. Duval, S., & Tweedie, R. (2000). Trim and fill: A simple funnel-plot-based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis. Biometrics, 56(2), 455–463. https://doi.org/10.1111/j.0006-341x.2000.00455.x . - DOI
18. 1. Finegold, S. M., Dowd, S. E., Gontcharova, V., Liu, C., Henley, K. E., Wolcott, R. D., Youn, E., Summanen, P. H., Granpeesheh, D., Dixon, D., & Liu, M. (2010). Pyrosequencing study of fecal microflora of autistic and control children. Anaerobe, 16(4), 444–453. https://doi.org/10.1016/j.anaerobe.2010.06.008 . - DOI - PubMed
19. 1. Finegold, S. M., Summanen, P. H., Downes, J., Corbett, K., & Komoriya, T. (2017). Detection of Clostridium perfringens toxin genes in the gut microbiota of autistic children. Anaerobe, 45, 133–137. https://doi.org/10.1016/j.anaerobe.2017.02.008 . - DOI - PubMed
20. 1. Haas, K. N., & Blanchard, J. L. (2017). Kineothrix alysoides, gen. nov., sp. nov., a saccharolytic butyrate-producer within the family Lachnospiraceae. International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology, 67(2), 402–410. https://doi.org/10.1099/ijsem.0.001643 . - DOI - PubMed
21. 1. Hartung, J. (1999). An Alternative method for meta-analysis. Biometrical Journal, 41(8), 901–916. https://doi.org/10.1002/(sici)1521-4036(199912)41:8%3c901::aid-bimj901%3... . - DOI
22. 1. Hedges, L., & Olkin, I. (1985). Statistical methods for meta-analysis. Academic Press.
23. 1. Herd, P., Palloni, A., Rey, F., & Dowd, J. B. (2018). Social and population health science approaches to understand the human microbiome. Nature Human Behaviour, 2(11), 808–815. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0452-y . - DOI - PubMed - PMC
24. 1. Heuer, L. S., Croen, L. A., Jones, K. L., Yoshida, C. K., Hansen, R. L., Yolken, R., Zerbo, O., DeLorenze, G., Kharrazi, M., Ashwood, P., & Van de Water, J. (2019). An exploratory examination of neonatal cytokines and chemokines as predictors of autism risk: The early markers for autism study. Biological Psychiatry, 86(4), 255–264. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2019.04.037 . - DOI - PubMed - PMC
25. 1. Huedo-Medina, T. B., Sanchez-Meca, J., Marin-Martinez, F., & Botella, J. (2006). Assessing heterogeneity in meta-analysis: Q statistic or I2 index? Psychological Methods, 11(2), 193–206. https://doi.org/10.1037/1082-989x.11.2.193 . - DOI - PubMed
26. 1. Iglesias-Vázquez, L., van Ginkel Riba, G., Arija, V., & Canals, J. (2020). Composition of gut microbiota in children with autism spectrum disorder: A systematic review and meta-analysis. Nutrients, 12, 792. https://doi.org/10.3390/nu12030792 . - DOI - PMC
27. 1. Inoue, R., Sakaue, Y., Sawai, C., Sawai, T., Ozeki, M., Romero-Perez, G. A., & Tsukahara, T. (2016). A preliminary investigation on the relationship between gut microbiota and gene expressions in peripheral mononuclear cells of infants with autism spectrum disorders. Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry, 80(12), 2450–2458. https://doi.org/10.1080/09168451.2016.1222267 . - DOI - PubMed
28. 1. Iovene, M. R., Bombace, F., Maresca, R., Sapone, A., Iardino, P., Picardi, A., Marotta, R., Schiraldi, C., Siniscalco, D., Serra, N., & de Magistris, L. (2017). Intestinal dysbiosis and yeast isolation in stool of subjects with autism spectrum disorders. Mycopathologia, 182(3–4), 349–363. https://doi.org/10.1007/s11046-016-0068-6 . - DOI - PubMed
29. 1. Jiang, H. Y., Zhang, X., Yu, Z. H., Zhang, Z., Deng, M., Zhao, J. H., & Ruan, B. (2018). Altered gut microbiota profile in patients with generalized anxiety disorder. Journal of Psychiatric Research, 104, 130–136. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2018.07.007 . - DOI - PubMed
30. 1. Kang, D. W., Park, J. G., Ilhan, Z. E., Wallstrom, G., Labaer, J., Adams, J. B., & Krajmalnik-Brown, R. (2013). Reduced incidence of Prevotella and other fermenters in intestinal microflora of autistic children. PloS One, 8(7), e68322. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068322 . - DOI - PubMed - PMC
31. 1. Kang, D.-W., Ilhan, Z. E., Isern, N. G., Hoyt, D. W., Howsmon, D. P., Shaffer, M., Lozupone, C. A., Hahn, J., Adams, J. B., & Krajmalnik-Brown, R. (2018). Differences in fecal microbial metabolites and microbiota of children with autism spectrum disorders. Anaerobe, 49, 121–131. https://doi.org/10.1016/j.anaerobe.2017.12.007 . - DOI - PubMed
32. 1. Knapp, G., & Hartung, J. (2003). Improved tests for a random effects meta-regression with a single covariate. Statistics in Medicine, 22, 2693–2710. https://doi.org/10.1002/sim.1482 . - DOI - PubMed
33. 1. Krajmalnik-Brown, R., Lozupone, C., Kang, D.-W., & Adams, J. B. (2015). Gut bacteria in children with autism spectrum disorders: Challenges and promise of studying how a complex community influences a complex disease. Microbial Ecology in Health and Disease, 26, 26914. https://doi.org/10.3402/mehd.v26.26914 . - DOI - PubMed
34. 1. Kumar, H., Lund, R., Laiho, A., Lundelin, K., Ley, R. E., Isolauri, E., & Salminen, S. (2014). Gut microbiota as an epigenetic regulator: Pilot study based on whole-genome methylation analysis. MBio, 5(6), e02113–e02114. https://doi.org/10.1128/mBio.02113-14 . - DOI - PubMed - PMC
35. 1. Lopez-Lopez, J. A., Marin-Martinez, F., Sanchez-Meca, J., Van den Noortgate, W., & Viechtbauer, W. (2014). Estimation of the predictive power of the model in mixed-effects meta-regression: A simulation study. The British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67(1), 30–48. https://doi.org/10.1111/bmsp.12002 . - DOI - PubMed
36. 1. Ma, B., Liang, J., Dai, M., Wang, J., Luo, J., Zhang, Z., & Jing, J. (2019). Altered gut microbiota in Chinese children with autism spectrum disorders. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, 9, 40–40. https://doi.org/10.3389/fcimb.2019.00040 . - DOI - PubMed - PMC
37. 1. Martínez-González, A. E., & Andreo-Martínez, P. (2019). The role of gut microbiota in gastrointestinal symptoms of children with ASD. Medicina, 55(8), 408. https://doi.org/10.3390/medicina55080408 . - DOI - PMC
38. 1. Martínez-González, A. E., & Andreo-Martínez, P. (2020a). Prebiotics, probiotics and fecal microbiota transplantation in autism: A systematic review. Revista de Psiquiatría y Salud Mental, 13(3), 150–164. https://doi.org/10.1016/j.rpsm.2020.06.002 . - DOI - PubMed
39. 1. Martínez-González, A. E., & Andreo-Martínez, P. (2020b). Una propuesta de probiótico basada en el bifidobacterium para el autismo. Revista Archivos Latinoamericanos de Nutrición, 70(4).
40. 1. Mayer, E. A., Labus, J., Aziz, Q., Tracey, I., Kilpatrick, L., Elsenbruch, S., Schweinhardt, P., Van Oudenhove, L., & Borsook, D. (2019). Role of brain imaging in disorders of brain–gut interaction: A Rome Working Team Report. Gut, 68(9), 1701–1715. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2019-318308%JGut . - DOI - PubMed - PMC
41. 1. McElhanon, B. O., McCracken, C., Karpen, S., & Sharp, W. G. (2014). Gastrointestinal symptoms in autism spectrum disorder: A meta-analysis. Pediatrics, 133(5), 872–883. https://doi.org/10.1542/peds.2013-3995 . - DOI - PubMed
42. 1. Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., & Group, a. t. P. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. Annals of Internal Medicine, 151(4), 264–269. https://doi.org/10.7326/0003-4819-151-4-200908180-00135 . - DOI - PubMed - PMC
43. 1. Moya-Pérez, A., Perez-Villalba, A., Benítez-Páez, A., Campillo, I., & Sanz, Y. (2017). Bifidobacterium CECT 7765 modulates early stress-induced immune, neuroendocrine and behavioral alterations in mice. Brain, Behavior, and Immunity, 65, 43–56. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2017.05.011 . - DOI - PubMed
44. 1. Niu, M., Li, Q., Zhang, J., Wen, F., Dang, W., Duan, G., Li, H., Ruan, W., Yang, P., Guan, C., & Tian, H. (2019). Characterization of intestinal microbiota and probiotics treatment in children with autism spectrum disorders in China. Frontiers in Neurology, 10, 1084–1084. https://doi.org/10.3389/fneur.2019.01084 . - DOI - PubMed - PMC
45. 1. Oh, M., Kim, S. A., & Yoo, H. J. (2020). Higher lactate level and lactate-to-pyruvate ratio in autism spectrum disorder. Experimental Neurobiology, 29(4), 314. https://doi.org/10.5607/en20030 . - DOI - PubMed - PMC
46. 1. Ooi, Y. P., Weng, S. J., Kossowsky, J., Gerger, H., & Sung, M. (2017). Oxytocin and autism spectrum disorders: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Pharmacopsychiatry, 50(1), 5–13. https://doi.org/10.1055/s-0042-109400 . - DOI - PubMed
47. 1. Parracho, H. M., Bingham, M. O., Gibson, G. R., & McCartney, A. L. (2005). Differences between the gut microflora of children with autistic spectrum disorders and that of healthy children. Journal of Medical Microbiology, 54(Pt 10), 987–991. https://doi.org/10.1099/jmm.0.46101-0 . - DOI - PubMed
48. 1. Plaza-Díaz, J., Gómez-Fernández, A., Chueca, N., Torre-Aguilar, M. J. D. L., Gil, Á., Perez-Navero, J. L., Flores-Rojas, K., Martín-Borreguero, P., Solis-Urra, P., Ruiz-Ojeda, F. J., & Garcia, F. (2019). Autism spectrum disorder (ASD) with and without mental regression is associated with changes in the fecal microbiota. Nutrients, 11(2), 337. https://doi.org/10.3390/nu11020337 . - DOI - PMC
49. 1. Rossignol, D. A., & Frye, R. E. (2012). Mitochondrial dysfunction in autism spectrum disorders: A systematic review and meta-analysis. Molecular Psychiatry, 17, 290. https://doi.org/10.1038/mp.2010.136 . - DOI - PubMed
50. 1. Rothstein, H. R., Sutton, A. J., & Borenstein, M. (2005). Publication bias in meta-analysis: Prevention, assessment and adjustments. Willey. - DOI
51. 1. Rubio-Aparicio, M., López-López, J., Viechtbauer, W., Marín-Martínez, F., Botella, J., & Sanchez-Meca, J. (2019). Testing categorical moderators in mixed-effects meta-analysis in the presence of heteroscedasticity. The Journal of Experimental Education, 88, 288–310. https://doi.org/10.1080/00220973.2018.1561404 . - DOI
52. 1. Rücker, G., & Schumacher, M. (2008). Simpson’s paradox visualized: The example of the rosiglitazone meta-analysis. BMC Medical Research Methodology, 8(1), 1–8. - DOI
53. 1. Sánchez-Meca, J., & Marín-Martínez, F. (2008). Confidence intervals for the overall effect size in random-effects meta-analysis. Psychological Methods, 13(1), 31–48. https://doi.org/10.1037/1082-989X.13.1.31 . - DOI - PubMed
54. 1. Sanchez-Meca, J., Marin-Martinez, F., & Chacon-Moscoso, S. (2003). Effect-size indices for dichotomized outcomes in meta-analysis. Psychological Methods, 8(4), 448–467. https://doi.org/10.1037/1082-989x.8.4.448 . - DOI - PubMed
55. 1. Shaaban, S. Y., El Gendy, Y. G., Mehanna, N. S., El-Senousy, W. M., El-Feki, H. S. A., Saad, K., & El-Asheer, O. M. (2017). The role of probiotics in children with autism spectrum disorder: A prospective, open-label study. Nutritional Neuroscience, 21(9), 1–6. https://doi.org/10.1080/1028415x.2017.1347746 . - DOI
56. 1. Sharp, W. G., Berry, R. C., McCracken, C., Nuhu, N. N., Marvel, E., Saulnier, C. A., Klin, A., Jones, W., & Jaquess, D. L. (2013). Feeding problems and nutrient intake in children with autism spectrum disorders: A meta-analysis and comprehensive review of the literature. Journal of Autism and Developmental Disorders, 43(9), 2159–2173. https://doi.org/10.1007/s10803-013-1771-5 . - DOI - PubMed
57. 1. Vallée, A., & Vallée, J.-N. (2018). Warburg effect hypothesis in autism Spectrum disorders. Molecular Brain, 11(1), 1. https://doi.org/10.1186/s13041-017-0343-6 . - DOI - PubMed - PMC
58. 1. Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the metafor package. Journal of Statistical Software, 36, 1–48. https://doi.org/10.18637/jss.v036.i03 . - DOI
59. 1. Vuong, H. E., & Hsiao, E. Y. (2017). Emerging roles for the gut microbiome in autism spectrum disorder. Biological Psychiatry, 81(5), 411–423. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2016.08.024 . - DOI - PubMed
60. 1. Wang, L., Christophersen, C. T., Sorich, M. J., Gerber, J. P., Angley, M. T., & Conlon, M. A. (2011). Low relative abundances of the mucolytic bacterium Akkermansia muciniphila and Bifidobacterium spp. in feces of children with autism. Applied and Environmental Microbiology, 77(18), 6718–6721. https://doi.org/10.1128/aem.05212-11 . - DOI - PubMed - PMC
61. 1. Wang, L., Christophersen, C. T., Sorich, M. J., Gerber, J. P., Angley, M. T., & Conlon, M. A. (2013). Increased abundance of Sutterella spp. and Ruminococcus torques in feces of children with autism spectrum disorder. Molecular Autism, 4, 42. https://doi.org/10.1186/2040-2392-4-42 . - DOI - PubMed - PMC
62. 1. Wang, S., Harvey, L., Martin, R., van der Beek, E. M., Knol, J., Cryan, J. F., & Renes, I. B. (2018). Targeting the gut microbiota to influence brain development and function in early life. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 95, 191–201. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.09.002 . - DOI
63. 1. Wells, G. A., Shea, B., O’Connell, D. A., Peterson, J., Welch, V., Losos, M., & Tugwell, P. (2000). The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessing the quality of nonrandomized studies in meta-analyses. Ottawa: Ottawa Hospital Research Institute. http://www3.med.unipmn.it/dispense_ebm/2009-2010/Corso%20Perfezionamento...
64. 1. Williams, B. L., Hornig, M., Buie, T., Bauman, M. L., Cho Paik, M., Wick, I., Bennett, A., Jabado, O., Hirschberg, D. L., & Lipkin, W. I. (2011). Impaired carbohydrate digestion and transport and mucosal dysbiosis in the intestines of children with autism and gastrointestinal disturbances. PloS One, 6(9), e24585. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0024585 . - DOI - PubMed - PMC
65. 1. Williams, B. L., Hornig, M., Parekh, T., & Lipkin, W. I. (2012). Application of novel PCR-based methods for detection, quantitation, and phylogenetic characterization of Sutterella species in intestinal biopsy samples from children with autism and gastrointestinal disturbances. MBio, 3(1), e00261–00211. https://doi.org/10.1128/mBio.00261-11 . - DOI
66. 1. Wu, W., Kong, Q., Tian, P., Zhai, Q., Wang, G., Liu, X., Zhao, J., Zhang, H., Lee, Y. K., & Chen, W. (2020). Targeting gut microbiota dysbiosis: Potential intervention strategies for neurological disorders. Engineering. https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.07.026 . - DOI - PubMed
67. 1. Xu, M., Xu, X., Li, J., & Li, F. (2019). Association between gut microbiota and autism spectrum disorder: A systematic review and meta-analysis. Frontiers in Psychiatry, 10, 473. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2019.00473 . - DOI - PubMed - PMC
68. 1. Zhang, M., Ma, W., Zhang, J., He, Y., & Wang, J. (2018). Analysis of gut microbiota profiles and microbe-disease associations in children with autism spectrum disorders in China. Scientific Reports, 8(1), 13981–13981. https://doi.org/10.1038/s41598-018-32219-2 . - DOI - PubMed - PMC

Une variante intronique de CHD7 identifiée chez les patients autistes interfère avec la différenciation et le développement neuronaux

Aperçu: G.M.

La composition génétique joue un rôle essentiel dans la pathogenèse du "trouble du spectre de l'autisme" (TSA). En particulier, des variantes introniques héréditaires et de novo sont souvent observées chez les patients avec un diagnostic de TSA. Cependant, la signification biologique des variants introniques est difficile à aborder. Ici, parmi une cohorte chinoise de TSA, nous avons identifié un variant intronique héréditaire récurrent dans le gène CHD7, qui est spécifiquement enrichi dans les populations d'Asie de l'Est. CHD7 a été impliqué dans de nombreux troubles du développement, y compris le syndrome CHARGE et le TSA.
Pour déterminer si le variant intronique CHD7 associé au TSA affecte le développement neural, nous avons établi des cellules souches embryonnaires humaines portant ce variant à l'aide des méthodes CRISPR / Cas9 et avons constaté que le niveau d'ARNm de CHD7 diminuait considérablement par rapport au témoin. Lors de la différenciation vers la lignée neuronale du cerveau antérieur, nous avons constaté que les cellules neurales portant le variant intronique CHD7 présentaient un retard de développement et des défauts de maturité. Surtout, nous avons constaté que TBR1, un gène également impliqué dans les TSA, était significativement augmenté dans les neurones porteurs du variant intronique CHD7, ce qui suggère la pertinence intrinsèque des gènes des TSA.
En outre, les défauts morphologiques trouvés dans les neurones porteurs de mutations introniques CHD7 ont été sauvés en renversant TBR1, indiquant que TBR1 peut être responsable des défauts dans les troubles liés à CHD7.
Enfin, le variant intronique CHD7 a généré trois formes anormales de transcrits par épissage alternatif, qui ont tous présenté une perte de fonction dans les tests fonctionnels. 

Notre étude fournit des preuves cruciales soutenant la notion que la variante intronique de CHD7 est potentiellement un site de susceptibilité à l'autisme, apportant un nouvel éclairage sur l'identification des fonctions des variantes introniques dans les études génétiques de l'autisme. 

. 2021 May 4. doi: 10.1007/s12264-021-00685-w. 

An Intronic Variant of CHD7 Identified in Autism Patients Interferes with Neuronal Differentiation and Development

Ran Zhang ^{#  1   2   3} , Hui He ^{#  1   2   3} , Bo Yuan ^{#  1   2   3} , Ziyan Wu  ^{1   2   3} , Xiuzhen Wang  ^{1   2   3} , Yasong Du  ⁴ , Yuejun Chen  ^{5   6   7} , Zilong Qiu  ^{8   9   10}

Affiliations

• PMID: 33948885
• DOI: 10.1007/s12264-021-00685-w

Abstract

Genetic composition plays critical roles in the pathogenesis of autism spectrum disorder (ASD). Especially, inherited and de novo intronic variants are often seen in patients with ASD. However, the biological significance of intronic variants is difficult to address. Here, among a Chinese ASD cohort, we identified a recurrent inherited intronic variant in the CHD7 gene, which is specifically enriched in East Asian populations. CHD7 has been implicated in numerous developmental disorders including CHARGE syndrome and ASD. To investigate whether the ASD-associated CHD7 intronic variant affects neural development, we established human embryonic stem cells carrying this variant using CRISPR/Cas9 methods and found that the level of CHD7 mRNA significantly decreased compared to control. Upon differentiation towards the forebrain neuronal lineage, we found that neural cells carrying the CHD7 intronic variant exhibited developmental delay and maturity defects. Importantly, we found that TBR1, a gene also implicated in ASD, was significantly increased in neurons carrying the CHD7 intronic variant, suggesting the intrinsic relevance among ASD genes. Furthermore, the morphological defects found in neurons carrying CHD7 intronic mutations were rescued by knocking down TBR1, indicating that TBR1 may be responsible for the defects in CHD7-related disorders. Finally, the CHD7 intronic variant generated three abnormal forms of transcripts through alternative splicing, which all exhibited loss-of-function in functional assays. Our study provides crucial evidence supporting the notion that the intronic variant of CHD7 is potentially an autism susceptibility site, shedding new light on identifying the functions of intronic variants in genetic studies of autism.

Keywords: Autism; CHD7; Inherited variant; Intronic variant; TBR1.

References

1. 1. Kanner L. Autistic disturbances of affective contact. Nervous Child 1943, 2: 217–250.
2. 1. Ronald A, Hoekstra RA. Autism spectrum disorders and autistic traits: a decade of new twin studies. Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 2011, 156b: 255–274. - PubMed
3. 1. Sandin S, Lichtenstein P, Kuja-Halkola R, Larsson H, Hultman CM, Reichenberg A. The familial risk of autism. JAMA 2014, 311: 1770–1777. - PubMed - PMC
4. 1. Tick B, Bolton P, Happé F, Rutter M, Rijsdijk F. Heritability of autism spectrum disorders: a meta-analysis of twin studies. J Child Psychol Psychiatry 2016, 57: 585–595. - PubMed
5. 1. Huguet G, Bourgeron T. Genetic causes of autism spectrum disorders. In: Neuronal and synaptic dysfunction in autism spectrum disorder and intellectual disability. Academic Press, 2016: 13–24.

Identification de l'immunité innée et adaptative aberrante basée sur des changements dans l'expression globale des gènes dans le sang d'adultes avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme"

 Aperçu: G.M.

Contexte:
Le "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) est caractérisé comme un trouble neurodéveloppemental, et l'une des principales hypothèses concernant sa cause est des facteurs génétiques. Une méta-analyse précédente de sept études sur puces à ADN et une étude de séquençage de l'ARN (RNA-seq) utilisant le sang d'enfants avec un diagnostic de TSA (dTSA) a identifié une dérégulation des expressions génétiques pertinentes pour le système immunitaire. Dans cette étude, nous avons exploré les changements dans l'expression globale des gènes en tant que phénotype de TSA dans le sang d'adultes avec un dTSA. 

Méthodes:
Nous avons recruté une cohorte RNA-seq (TSA vs contrôle; n = 6 chacun) et une cohorte de réplication (TSA vs contrôle; n = 19 chacun) et mené RNA-seq pour explorer les changements dans l'expression globale des gènes. Nous avons ensuite soumis les gènes significativement régulés à la hausse et à la baisse à une ontologie des gènes (GO) et à des analyses de base. Une analyse pondérée du réseau de corrélation des gènes (WGCNA) a été réalisée avec les 11 617 gènes détectés dans l'ARN-seq pour identifier le réseau de gènes spécifiques aux TSA. 

Résultats:
Au total, 117 gènes significativement régulés à la hausse et 83 significativement régulés à la baisse ont été détectés dans le TSA par rapport au groupe témoin, respectivement (p <0,05 et q <0,05). L'analyse GO a révélé que l'immunité innée et adaptative aberrante était plus évidente dans les 117 gènes régulés à la hausse que dans les 83 gènes régulés à la baisse. Le WGCNA avec analyse de base a révélé qu'un module comprenant de nombreux gènes immunitaires était associé à la voie de signalisation des cellules tueuses naturelles. Dans les résultats de la cohorte de réplication, des changements significatifs avec la même tendance trouvée dans les données ARN-seq ont été confirmés pour MAFB (p = 0,046), RPSAP58 (p = 0,030) et G2MK (p = 0,004). 

Limites:
La taille de l'échantillon était relativement petite dans les cohortes RNA-seq et de réplication. Cette étude a examiné le niveau d'expression de l'ARNm, de sorte que l'interaction entre l'ARNm et la protéine reste incertaine. Les changements d'expression entre les enfants et les adultes avec un dTSA n'ont pas été comparés car seuls les adultes avec un dTSA ont été ciblés. 

Conclusions:
Les expressions génétiques dérégulées confirmées dans le sang d'adultes avec un dTSA étaient pertinentes pour le dysfonctionnement de l'immunité innée et adaptative. Ces résultats peuvent aider à comprendre la pathogenèse des TSA.

. 2021 Apr 30;18(1):102. doi: 10.1186/s12974-021-02154-7.

Identification of aberrant innate and adaptive immunity based on changes in global gene expression in the blood of adults with autism spectrum disorder

Fumie Horiuchi ^{#  1} , Yuta Yoshino ^{#  1} , Hiroshi Kumon  ¹ , Rie Hosokawa  ¹ , Kiwamu Nakachi  ¹ , Kentaro Kawabe  ¹ , Jun-Ichi Iga  ² , Shu-Ichi Ueno  ¹

Affiliations

• PMID: 33931079
• DOI: 10.1186/s12974-021-02154-7

Abstract

Background: Autism spectrum disorder (ASD) is characterized as a neurodevelopmental disorder, and one of the main hypotheses regarding its cause is genetic factors. A previous meta-analysis of seven microarray studies and one RNA sequencing (RNA-seq) study using the blood of children with ASD identified dysregulation of gene expressions relevant to the immune system. In this study, we explored changes in global gene expression as the phenotype of ASD in the blood of adults with ASD.

Methods: We recruited an RNA-seq cohort (ASD vs. control; n = 6 each) and a replication cohort (ASD vs. control; n = 19 each) and conducted RNA-seq to explore changes in global gene expression. We then subjected the significantly up- and downregulated genes to gene ontology (GO) and core analyses. Weighted gene correlation network analysis (WGCNA) was performed with all 11,617 genes detected in RNA-seq to identify the ASD-specific gene network.

Results: In total, 117 significantly up- and 83 significantly downregulated genes were detected in the ASD compared with the control group, respectively (p < 0.05 and q < 0.05). GO analysis revealed that the aberrant innate and adaptive immunity were more obvious in the 117 upregulated than in the 83 downregulated genes. WGCNA with core analysis revealed that one module including many immune-related genes was associated with the natural killer cell signaling pathway. In the results for the replication cohort, significant changes with same trend found in RNA-seq data were confirmed for MAFB (p = 0.046), RPSAP58 (p = 0.030), and G2MK (p = 0.004).

Limitations: The sample size was relatively small in both the RNA-seq and replication cohorts. This study examined the mRNA expression level, so the interaction between mRNA and protein remains unclear. The expression changes between children and adults with ASD were not compared because only adults with ASD were targeted.

Conclusions: The dysregulated gene expressions confirmed in the blood of adults with ASD were relevant to the dysfunction of innate and adaptive immunity. These findings may aid in understanding the pathogenesis of ASD.

Keywords: Adaptive immunity; Autism spectrum disorder; Gene expression; Gene ontology; Innate immunity; RNA-sequencing; WGCNA.

UneMéta-analyse des données d'une intervention individuelle: Traitements comportementaux pour les enfants et les adolescents avec un trouble de déficit d'attention avec ou sans hyperactivité

Aperçu: G.M.

Objectif:
Les interventions comportementales sont des traitements bien établis pour les enfants avec des troubles de déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH). Cependant, la compréhension des modérateurs des résultats du traitement est limitée. 

Méthode:
Nous avons mené une méta-analyse des données des participants individuels [IPDMA], y compris les données d'essais d'intervention comportementale contrôlés randomisés pour les personnes avec un TDAH <18 ans. Les résultats étaient des symptômes de TDAH, de trouble oppositionnel avec provocation (ODD) et de trouble des conduites (TC) et de déficience. Les modérateurs étudiés étaient les symptômes et la gravité de la déficience, l'utilisation de médicaments, l'âge, le QI, le sexe, le statut socio-économique et la monoparentalité. 

Résultats:
Pour les évaluateurs les plus proches du traitement, des effets de petite à moyenne taille des interventions comportementales ont été trouvés pour les symptômes de TDAH, d'inattention, d'hyperactivité / impulsivité (HI), ODD et DC, et la déficience. Les résultats en aveugle n'étaient disponibles que pour de petits sous-échantillons préscolaires et des mesures limitées. Les symptômes de  TC et / ou le diagnostic ont modéré les résultats des symptômes du TDAH, de l'IH, du TOC et de TC . La monoparentalité a modéré le résultat ODD, le résultat de la déficience modérée par le TDAH. Des symptômes de CD ou de TDAH de base plus élevés, un diagnostic de MC et la monoparentalité étaient liés à l'aggravation des symptômes dans le groupe non traité, mais pas dans le groupe traité, indiquant un effet protecteur plutôt qu'améliorant des interventions comportementales pour ces enfants. 

Conclusion:
Les traitements comportementaux sont efficaces pour réduire les symptômes du TDAH, les problèmes de comportement et les déficiences, comme l'ont signalé les évaluateurs les plus proches du traitement. Les personnes ayant des symptômes sévères de TC ou de TDAH, un diagnostic de TC ou les parents seuls doivent être prioritaires pour le traitement, car ils peuvent présenter une aggravation des symptômes en l'absence d'intervention.

. 2021 Apr 28;S0890-8567(21)00233-1.  doi: 10.1016/j.jaac.2021.02.024. 

An Individual Participant Data Meta-analysis: Behavioral Treatments for Children and Adolescents With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder

Annabeth P Groenman  ¹ , Rianne Hornstra  ² , Pieter J Hoekstra  ² , Laura Steenhuis  ² , Asma Aghebati  ³ , Bianca E Boyer  ⁴ , Jan K Buitelaar  ⁵ , Andrea Chronis-Tuscano  ⁶ , David Daley  ⁷ , Parisa Dehkordian  ⁸ , Melissa Dvorsky  ⁹ , Nike Franke  ¹⁰ , George J DuPaul  ¹¹ , Naama Gershy  ¹² , Elizabeth Harvey  ¹³ , Timo Hennig  ¹⁴ , Sharonne Herbert  ¹⁵ , Joshua Langberg  ¹⁶ , Jennifer A Mautone  ¹⁷ , Amori Yee Mikami  ¹⁸ , Linda J Pfiffner  ⁹ , Thomas J Power  ¹⁷ , Sijmen A Reijneveld  ¹⁹ , Saytam Antonio Schramm  ²⁰ , Julie B Schweitzer  ²¹ , Margaret H Sibley  ²² , Edmund Sonuga-Barke  ²³ , Catharine Thompson  ²⁴ , Margaret Thompson  ²⁴ , Carolyn Webster-Stratton  ²⁵ , Yuhuan Xie  ²⁶ , Marjolein Luman  ²⁷ , Saskia van der Oord  ²⁸ , Barbara J van den Hoofdakker  ²

Affiliations

• PMID: 33932495
• DOI: 10.1016/j.jaac.2021.02.024

Abstract

Objective: Behavioral interventions are well established treatments for children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). However, insight into moderators of treatment outcome is limited.

Method: We conducted an individual participant data meta-analysis [IPDMA], including data of randomized controlled behavioral intervention trials for individuals with ADHD<18 years. Outcomes were symptoms of ADHD, oppositional defiant disorder (ODD), and conduct disorder (CD) and impairment. Moderators investigated were symptoms and impairment severity, medication use, age, IQ, sex, socioeconomic status, and single parenthood.

Results: For raters most proximal to treatment, small to medium sized effects of behavioral interventions were found for symptoms of ADHD, inattention, hyperactivity/impulsivity (HI), ODD and CD, and impairment. Blinded outcomes were only available for small preschool subsamples and limited measures. CD symptoms and/or diagnosis moderated outcome on ADHD, HI, ODD, and CD symptoms. Single parenthood moderated ODD outcome, ADHD severity moderated impairment outcome. Higher baseline CD or ADHD symptoms, a CD diagnosis, and single parenthood were related to worsening of symptoms in the untreated, but not in the treated group, indicating a protective rather than an ameliorative effect of behavioral interventions for these children.

Conclusion: Behavioral treatments are effective for reducing ADHD symptoms, behavioral problems, and impairment as reported by raters most proximal to treatment. Those with severe CD or ADHD symptoms, a CD diagnosis, or single parents, should be prioritized for treatment, as they may evidence worsening of symptoms in the absence of intervention.

Activation corticale atypique lors de tâches de motricité fine dans le "trouble du spectre de l'autisme"

 Aperçu: G.M 

Les personnes avec un diagnostic de "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) ont souvent des difficultés avec les capacités de motricité fine coordonnées, mais le degré de difficulté varie considérablement d'une personne à l'autre.
Pour élucider la cause de cette diversité, nous avons surveillé l'activité cérébrale lors de tâches de mouvement fin (nœuds de cravate) par spectroscopie proche infrarouge chez 17 adultes avec un diagnostic de TSA et chez 18 adultes avec un développement typique correspondant à l'âge, au sexe et au quotient intellectuel (QI).
Nous avons également examiné la relation entre l'activation cérébrale et les caractéristiques développementales, y compris la gravité des TSA, à l'aide du Quotient du spectre autistique et de l'échelle multidimensionnelle du trouble envahissant du développement et du trouble déficitaire de l'attention avec ou sans  hyperactivité. 

Bien que les participants du groupe TSA n'aient pas montré de maladresse significative, leur cortex préfrontal droit était relativement moins activé, en particulier chez les personnes ayant de faibles compétences sociales et l'inattention.
Notre étude indique que les personnes présentant des traits de TSA peuvent utiliser différentes stratégies lors de l'exécution de mouvements fins; c'est-à-dire qu'ils utilisent moins les zones du cerveau responsables du traitement de l'image visuelle ou de la planification des comportements.

Atypical cortical activation during fine motor tasks in autism spectrum disorder

Nao Suzumura  ¹ , Toshiki Nishida  ¹ , Nao Maki  ¹ , Hidetsugu Komeda  ² , Masahiro Kawasaki  ³ , Yasuko Funabiki  ⁴

Affiliations

• PMID: 33932550
• DOI: 10.1016/j.neures.2021.04.010

Abstract

Individuals with autism spectrum disorder (ASD) often have difficulty with coordinated fine motor skills, but the degree of difficulty significantly varies from person to person. To elucidate the cause of this diversity, we monitored brain activity during fine movement tasks (tying bowknots) by near-infrared spectroscopy in 17 adults with ASD and 18 adults with typical development matched for age, gender, and intelligence quotient (IQ). We also examined the relationship between brain activation and developmental characteristics, including ASD severity, using the Autism-Spectrum Quotient and the Multi-dimensional Scale for Pervasive Developmental Disorder and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder. Although participants in the ASD group did not show significant clumsiness, their right prefrontal cortexes were relatively less activated, particularly in individuals with poor social skills and inattention. Our study indicates that individuals with ASD traits may use different strategies when performing fine movements; that is, they less use the brain areas responsible for processing visual image or planning behaviors.

Keywords: inattention; motor skills; near-infrared spectroscopy; prefrontal cortex; social skills.

Le sursaut potentialise la peur chez les enfants avec un diagnostic de "troubles du spectre de l'autisme": association avec les symptômes d'anxiété et le volume de l'amygdale

Aperçu: G.M.

Des réponses atypiques à des stimuli effrayants et la présence de diverses formes d'anxiété sont fréquemment observées chez les enfants avec un diagnotic de "troubles du spectre de l'autisme (dTSA). Le paradigme de la peur potentialisée par le sursaut (FPS), qui a été étudié à la fois en relation avec l'anxiété et comme preuve de la fonction amygdale, a été réalisé chez 97 enfants âgés de 9 à 14 ans dont 48 (12 femmes) avec un dTSA et 49 (14 femmes ) avec un développement typique (TD). En outre, des analyses exploratoires ont été menées pour examiner l'association entre le FPS et le volume de l'amygdale, tel qu'évalué par imagerie par résonance magnétique dans un sous-ensemble d'enfants avec un dTSA avec ou sans trouble anxieux avec les données IRM disponibles.
Alors que la latence de sursaut était augmentée chez les enfants avec un dTSA, il n'y avait aucune différence de groupe en FPS. La FPS n'était pas associée de manière significative au manuel diagnostique et statistique traditionnel (DSM) ou aux formes d'anxiété «distinctes de l'autisme». Dans le groupe autiste, le FPS était négativement corrélé avec le volume de l'amygdale. Des analyses de régression multiple ont révélé que l'association entre la FPS et la gravité de l'anxiété était significativement modérée par la taille de l'amygdale, de sorte que l'association entre la FPS et l'anxiété était significativement plus positive chez les enfants avec des amygdales plus grandes que des amygdales plus petites.
Ces résultats mettent en évidence l'hétérogénéité de la réactivité émotionnelle associée aux TSA et les difficultés à établir des preuves biologiquement significatives de la fonction cérébrale altérée. 

RÉSUMÉ: De nombreux enfants avec un dTSA ont des problèmes supplémentaires tels que l'anxiété qui peuvent avoir un impact considérable sur leur vie. La manière dont ces symptômes concomitants se développent n'est pas bien comprise. Nous avons étudié l'amygdale, une région du cerveau critique pour traiter la peur et une méthode de laboratoire appelée sursaut potentialisé par la peur pour mesurer le conditionnement de la peur, chez les enfants atteints de TSA (avec et sans trouble anxieux) et chez les enfants en développement typique. Les résultats ont montré que le lien entre le conditionnement de la peur et l'anxiété dépend de la taille de l'amygdale chez les enfants atteints de TSA.

Fear Potentiated Startle in Children With Autism Spectrum Disorder: Association With Anxiety Symptoms and Amygdala Volume

David Hessl  ^{1   2} , Lauren Libero  ^{1   2} , Andrea Schneider  ^{1   3} , Connor Kerns  ⁴ , Breanna Winder-Patel  ^{1   3} , Brianna Heath  ² , Joshua Lee  ^{1   2} , Cory Coleman  ² , Natasha Sharma  ² , Marjorie Solomon  ^{1   2} , Christine Wu Nordahl  ^{1   2} , David G Amaral  ^{1   2}

Affiliations

• PMID: 33372389
• DOI: 10.1002/aur.2460

Abstract

Atypical responses to fearful stimuli and the presence of various forms of anxiety are commonly seen in children with autism spectrum disorder (ASD). The fear potentiated startle paradigm (FPS), which has been studied both in relation to anxiety and as a probe for amygdala function, was carried out in 97 children aged 9-14 years including 48 (12 female) with ASD and 49 (14 female) with typical development (TD). In addition, exploratory analyses were conducted examining the association between FPS and amygdala volume as assessed with magnetic resonance imaging in a subset of the children with ASD with or without an anxiety disorder with available MRI data. While the startle latency was increased in the children with ASD, there was no group difference in FPS. FPS was not significantly associated with traditional Diagnostic and Statistical Manual (DSM) or "autism distinct" forms of anxiety. Within the autism group, FPS was negatively correlated with amygdala volume. Multiple regression analyses revealed that the association between FPS and anxiety severity was significantly moderated by the size of the amygdala, such that the association between FPS and anxiety was significantly more positive in children with larger amygdalas than smaller amygdalas. These findings highlight the heterogeneity of emotional reactivity associated with ASD and the difficulties in establishing biologically meaningful probes of altered brain function. LAY SUMMARY: Many children with autism spectrum disorder (ASD) have additional problems such as anxiety that can greatly impact their lives. How these co-occurring symptoms develop is not well understood. We studied the amygdala, a region of the brain critical for processing fear and a laboratory method called fear potentiated startle for measuring fear conditioning, in children with ASD (with and without an anxiety disorder) and typically developing children. Results showed that the connection between fear conditioning and anxiety is dependent on the size of the amygdala in children with ASD.

Keywords: MRI; anxiety; autism; autistic; fear conditioning.

Acquisition et utilisation des "préalables'' dans l'autisme: typiques pour décider où chercher, atypiques pour décider de ce qu'il y a

Aperçu: G.M.

On pense que les personnes avec un diagnostic de "troubles du spectre de l'autisme" (dTSA) ne s'appuient pas suffisamment sur leurs connaissances antérieures dans la prise de décision perceptuelle. Cette étude a examiné si cela s'applique aux décisions d'attribution d'attention, pertinentes pour les comptes de «codage prédictif» des TSA.
Dans une tâche de recherche visuelle, un distracteur saillant mais sans rapport avec la tâche est apparu avec une probabilité plus élevée dans une moitié d'affichage. Les personnes avec un dTSA ont appris à éviter la "captation attentionnelle '' par les distracteurs dans la région probable aussi efficacement que les participants témoins - indiquant des préalables typiques pour déployer l'attention. Cependant, la capture par un distracteur `` surprenant '' à un endroit improbable a considérablement ralenti l'identification d'une cible ultérieure à cet endroit, indiquant que les personnes avec un dTSA tentent de contrôler la surprise (capture attentionnelle inattendue) en sur-régulant les paramètres dans l'élaboration de la décision post-sélective.

Acquisition and Use of 'Priors' in Autism: Typical in Deciding Where to Look, Atypical in Deciding What Is There

Fredrik Allenmark  ¹ , Zhuanghua Shi  ² , Rasmus L Pistorius  ³ , Laura A Theisinger  ³ , Nikolaos Koutsouleris  ³ , Peter Falkai  ³ , Hermann J Müller  ² , Christine M Falter-Wagner  ³

Affiliations

• PMID: 33373014
• DOI: 10.1007/s10803-020-04828-2

Abstract

Individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD) are thought to under-rely on prior knowledge in perceptual decision-making. This study examined whether this applies to decisions of attention allocation, of relevance for 'predictive-coding' accounts of ASD. In a visual search task, a salient but task-irrelevant distractor appeared with higher probability in one display half. Individuals with ASD learned to avoid 'attentional capture' by distractors in the probable region as effectively as control participants-indicating typical priors for deploying attention. However, capture by a 'surprising' distractor at an unlikely location led to greatly slowed identification of a subsequent target at that location-indicating that individuals with ASD attempt to control surprise (unexpected attentional capture) by over-regulating parameters in post-selective decision-making.

Keywords: Predictive coding; Visual attention; Visual search.