Ruhezustands-EEG-Leistungsspektrum und funktionelle Konnektivität bei Autismus: eine Querschnittsanalyse
Molekularer Autismus Volumen 13, Artikelnummer: 22 (2022)
Abstrakt
Hintergrund
Das Verständnis der Entwicklung der neuronalen Schaltkreise, die der Autismus-Spektrum-Störung (ASS) zugrunde liegen, ist entscheidend, um ihre Ätiologie und die Entwicklung von Behandlungsoptionen zu beleuchten. Das Ruhezustands-EEG bietet ein Fenster zur spontanen lokalen und langreichweitigen neuronalen Synchronisation und wurde in vielen ASD-Studien untersucht, aber die Ergebnisse sind widersprüchlich. Es ist eine unvoreingenommene Untersuchung in großen und umfassenden Stichproben erforderlich, die sich auf die Reproduzierbarkeit konzentriert.
Methoden
Wir quantifizierten die Alpha-Peak-Metriken des Ruhezustands-EEG, das Leistungsspektrum (PS, 2–32 Hz) und die funktionelle Konnektivität (FC) bei 411 Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen (n = 212 ASD, n = 199 Neurotypische [NT], alle mit IQ > 75). Wir führten Analysen im Quellraum mit individuellen Kopfmodellen durch, die aus den MRTs der Teilnehmer abgeleitet wurden. Wir testeten auf Unterschiede im Mittelwert und in der Varianz zwischen den ASD- und NT-Gruppen sowohl für PS als auch für FC unter Verwendung von linearen Modellen mit gemischten Effekten, die Alter, Geschlecht, IQ und Ortseffekte berücksichtigen. Dann nutzten wir maschinelles Lernen, um zu beurteilen, ob eine multivariate Kombination von EEG-Merkmale ASD- und NT-Teilnehmer besser trennen könnte. Alle Analysen wurden in einen Train-Validation-Ansatz eingebettet (70 %–30 %-Split).
Ergebnisse
Im Trainingsdatensatz fanden wir eine Interaktion zwischen Alter und Gruppe für die Reaktivität auf das Öffnen der Augen (p = 042 unkorrigiert) und eine signifikante, aber