OpenTalks #31

内容来源:OpenScience

自闭症患者脑功能网络的动态特性及其与基因表达谱的关联规律

自闭症是一种高度遗传的神经发育障碍,给无数的患者家庭造成了巨大的经济负担与精神压力。

自闭症患者常伴有两大核心症状:社交障碍和重复刻板行为。近期的研究表明,自闭症是一种脑网络失连接的疾病,其脑功能连接模式存在异常,并且与个体的临床症状和认知损伤有关。

本次报告,分享人将聚焦于“自闭症患者脑功能网络的动态特性及其与基因表达谱的关联规律”,介绍其刚刚发表在Biological Psychiatry的相关研究工作。

报告信息

题目:自闭症患者脑功能网络的动态特性及其与基因表达谱的关联规律

报告语言:中文

报告人:谢亚培 (北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室) 谢亚培目前是北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室在读博士生,导师为贺永教授。博士期间的工作主要是探究自闭症患者脑功能网络的动态特性。

摘要:自闭症是一种高度遗传的神经发育障碍,患者常伴有两大核心症状:社交障碍和重复刻板行为。研究表明,自闭症是一种脑网络失连接的疾病,其脑功能连接模式存在异常,并且与个体的临床症状和认知损伤有关。然而,以往有关自闭症脑连接组学研究大多关注静态(时间不变)功能连接模式,忽视了人脑功能网络的时变特性。

本研究从大型公开数据集ABIDE中筛选来自18个中心的939名男性被试(自闭症患者440名,正常对照499名)的静息态功能磁共振影像,采用巨型分析和元分析两种范式探索自闭症患者脑动态功能连接组的异常模式。首先采用多层网络模型刻画人脑功能模块的动态特征,而后结合Allen人脑图谱数据集探索自闭症相关异常动态特征的基因基础。

结果表明,相比正常对照,自闭症患者主要在默认网络脑区(如内侧前额叶、后扣带回及角回)呈现较高的模块切换;在视觉区呈现较低的模块切换。异常的脑网络动态特性能够预测自闭症患者的的社会损伤程度,并与涉及神经递质转运与分泌的基因以及早先发现的自闭症相关基因存在关联。

本研究首次发现大样本自闭症患者中脑网络动态特性的一致性改变及潜在转录特征,为理解自闭症的神经生物学基础提供新的证据。

时间

北京时间[GMT+8] 2月18日(周五) 20:30~21:30

欧洲中部时间[CEST] 2月18日(周五) 13:30~14:30

美国东部时间[EST] 2月18日(周五) 07:30~08:30

zoom信息

Meeting ID: 913 940 10836

报告流程:报告45分钟,提问15分钟

主持人:王鑫迪(博士)北京慧脑云

其它:本次线上报告录屏会在结束后上传于B站:COSN_livhttps://space.bilibili.com/252509184


组织团队(按名字首字母倒序排列)

OpenScience学术策划小组

张晗(博士), A*STAR, Singapore

楊毓芳(博士), Freie Universität Berlin, Germany

金淑娴, Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands

葛鉴桥 (博士), 北京大学

高梦宇(博士), University of Utah, USA

陈妍秀(博士), 中科院心理所

张磊 (博士), University of Vienna, Austria

杨金骉, MPI Psycholinguistics, the Netherlands

王鑫迪(博士), 北京慧脑云

王庆(博士), Montreal Neurological Institute, Canada

金海洋(博士), New York University Abu Dhabi, UAE

耿海洋(博士), 香港大学

胡传鹏(博士), 南京师范大学

NeuroChat团队

张文昊(University of Chicago, USA)

张洳源(上海交通大学)

张磊(University of Vienna, AUT)

应浩江(苏州大学)

徐婷(Child Mind Institute, USA)

王鑫迪(北京慧脑云)

滕相斌(MPI for Human Development, DEU)

鲁彬(中国科学院心理研究所)

孔祥祯(浙江大学)

胡传鹏(南京师范大学)

邸新(New Jersey Institute of Technology, USA)