La prueba explora la contribución de los factores neurales, epignéticos y de comportamiento al trastorno del espectro autista

El trastorno del espectro autista (ASD) es un trastorno neurodoelplemental que se estima que se experimenta con aproximadamente 1 en 127 en todo el mundo. Se caracteriza por el patrón ático en el desarrollo del cerebro, que se expresa en la diferencia entre comunicación, interacción social, comportamiento y datos confidenciales.

Los nervios del pasado y Estudios genéticos Sugerir que varias razones contribuyen al desarrollo de TEA. Podría incluir estos Factor genéticoCambios químicos que afectan la expresión de genes (p. Ej., Factor epignético), diferencia entre la estructura específica Cerebro O circuitos neuronales y factores ambientales como eventos de vida temprana o infecciones o reacciones a la resistencia durante el embarazo.

Investigadores de la Universidad de Fukui en el Instituto de Investigación de Bren de Corea y Japón realizaron recientemente un estudio para explorar más a fondo estas diferentes dimensiones de TEA, hacia el cual se enfoca en el cual CerebroComunicación entre la región del cerebro, los cambios epignéticos y los patrones de comportamiento. Su búsqueda, Publicado En PsicólogoDibuje una imagen clara de las complejas bases de este trastorno y puede notificar al desarrollo de herramientas más específicas para diagnosticar.

“ASD, un trastorno con una ateología diferente, se caracteriza por una respuesta conductual inusual Entrada sensible“Escrito por Youngzion Cheng, Jiun Baye y sus colegas escribieron en su artículo”. Sin embargo, todavía existe una idea limitada de cómo el cerebro y los factores epignéticos contribuyen a las ASD, así como a las anormalidades conductuales. “

Para explorar más a fondo el papel de la diferencia cerebral, Factor epigonético Y las tendencias de comportamiento de ASD, Cheng, Bae y sus colegas realizaron un experimento asociado con 34 personas y 72 personas que no se caracterizaron por este trastorno. Se pidió a todos los participantes del estudio que completaran un cuestionario bien conocido diseñado para determinar cómo las personas responden a experiencias sensibles conocidas como el perfil sensible adolescente-adulto.

“Después de completar el perfil sensorial adolescente-adulto, un cuestionario de autoinforme, ASD y 72 personas 34 personas han escrito una exploración neuruminizante para medir el cerebro estructural (volumen de cortical y subcornicical) y el funcionamiento (la conexión funcional de la génica del estado de reeguajado de la base de la población)”. receptor y el gen del receptor de vasopresina arginina (AVPR) “.

Además de pedir a los participantes que completen el cuestionario de perfil de adolescentes adolescentes, los investigadores utilizaron técnicas de imágenes cerebrales para medir el volumen de diferentes regiones en su cerebro y crear mapas de estas regiones en reposo (por ejemplo, su conexión funcional). También recolectaron muestras de saliva, que analizaron para detectar los cambios de epigoncia (es decir, cambios químicos que afectan la expresión de genes).

Cheong, Bae y sus colegas analizaron todos los datos que recopilaron mediante el uso de un Modelo de aprendizaje automáticoRelacionado con el cerebro, para crear mapas en este trastorno para la contribución de las causas epigonéticas y conductuales. Significativamente, descubrieron que un modelo de integración de todas estas causas era mejor para predecir el diagnóstico de TEA que los modelos de enfoque en las dimensiones individuales.

Los autores escribieron: “Cuando el comportamiento relacionado con la sensación era la línea de base predeterminada, un algoritmo de aprendizaje automático demuestra que el modelo neurimizante-epigonético ha superado el modelo neurumante o el modelo Epigonet”, escribieron los autores.

“La hipercontividad talamo-cortical y los cambios epagnéticos AVPR 1A se han visto como contribuciones significativas a estos modelos.

El último trabajo de Cheong o sus colegas pronto puede exponer nuevas posibilidades para el desarrollo de equipos basados ​​en el aprendizaje automático multidimensional diseñados para ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar TEA. En el futuro, otros grupos de investigación pueden crear este estudio para investigar la interacción entre los diversos factores que contribuyen a ASD o crear nuevas técnicas de diagnóstico basadas en Biomearker.

© 2025 Science X Network