Autor/autores:
Jiajun Zhang, Shuanfeng Fang, Yin Yao...(et.al)
El trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno del desarrollo altamente heterogéneo, pero los sustratos de neuroimagen de su heterogeneidad siguen siendo desconocidos. La dificultad radica principalmente en la importante variabilidad individual en la asociación cerebro-síntoma. Métodos Se utilizaron datos de resonancia magnética ponderada en T1 del Au...
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El trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno del desarrollo altamente heterogéneo, pero los sustratos de neuroimagen de su heterogeneidad siguen siendo desconocidos. La dificultad radica principalmente en la importante variabilidad individual en la asociación cerebro-síntoma.
Se utilizaron datos de resonancia magnética ponderada en T1 del Autism Brain Imaging Database Exchange (ABIDE) (N TDC = 1146) para generar un modelo normativo para mapear las desviaciones de la estructura cerebral de los casos (N ASD = 571). Se utilizó morfometría basada en vóxeles (VBM) para calcular el volumen de materia gris (GMV).
Se empleó la descomposición de valores singulares (SVD) para realizar la reducción de la dimensionalidad. Se propuso un algoritmo basado en árboles para identificar los subtipos de TEA según el patrón de asociación cerebro-síntoma evaluado mediante una correlación canónica homogénea.
Identificamos 4 subtipos de TEA con distintos patrones de asociación entre los volúmenes residuales y una puntuación de síntomas sociales. Más grave el síntoma social se asoció con mayores GMV tanto en la región frontoparietal para el subtipo 1 ( r = 0, 29-0, 44) como en la vía visual ventral para el subtipo 3 ( r = 0, 19-0, 23), pero menores GMV tanto en la región cingulada anterior derecha corteza para el subtipo 4 ( r = -0. 25) y algunas regiones subcorticales para el subtipo 2 ( r = -0. 31 a -0. 20).
La subtipificación mejoró significativamente la precisión de la clasificación entre casos y controles de 0, 64 a 0, 75 ( p < 0, 05, prueba de permutación), que también fue mejor que la precisión de 0, 68 lograda por la subtipificación basada en k-medias ( p <0, 01).
El tamaño de la muestra limitó el estudio debido a la falta de datos.
Estos hallazgos sugieren que la heterogeneidad de los TEA podría reflejar cambios en diferentes subsistemas del cerebro social, especialmente la atención social, la motivación, la percepción y la evaluación.
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