Autismo-Acceso abierto

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Acceso abierto

ISSN: 2165-7890

abstracto

Una red cerebelosa anormal en niños con trastorno del espectro autista: un estudio morfométrico

Edoardo Pappaianni, Alessandro Grecucci y Roma Siugzdaite< /p>  

El autismo es un trastorno del neurodesarrollo caracterizado por habilidades sociales deficientes, deficiencia en la comunicación y patrones de conducta restringidos. Recientemente, los académicos comenzaron a considerar la posibilidad de detectar marcadores biológicos para diagnosticar mejor y más rápido el autismo. Este problema ha sido abordado desde diferentes perspectivas considerando marcadores bioquímicos, neurofisiológicos y neuroanatómicos. Siguiendo esta perspectiva, nuestra intención era investigar si una firma cerebral estructural del autismo se puede detectar en los niños mediante el uso de un análisis morfológico del cerebro completo. Para ello, seleccionamos 43 niños varones con trastorno del espectro autista y 46 controles varones, emparejados por edad. Se consideraron para los análisis las imágenes estructurales del cerebro (imagen T1), las puntuaciones de inteligencia (Full IQ, Verbal IQ, Performance IQ) y las puntuaciones del Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS). Se aplicó morfometría basada en fuentes, un método multivariado basado en análisis de componentes independientes para detectar redes corticales independientes máximas de diferencias de materia gris, en cerebros autistas y de control. Los resultados mostraron una red estadísticamente diferente entre los niños con TEA y los controles, incluidas varias regiones del cerebelo (lóbulo semilunar inferior, túbulo, úvula, píramis, declive, amígdala cerebelosa) y la circunvolución fusiforme, lo que confirma, pero también amplía los resultados anteriores. Además, se encontró que las redes temporales, frontales y parietales separadas estaban significativamente correlacionadas con las puntuaciones ADOS de comportamiento estereotipado. Estas diferencias morfológicas pueden ser particularmente útiles para preparar el camino para futuros métodos objetivos para diagnosticar el autismo.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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