| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2025-07-11 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
Generalizable and transportable resting-state neural signatures characterized by functional networks, neurotransmitters, and clinical symptoms in autism |
| 言語 |
|
|
言語 |
eng |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
Autism spectrum disorders |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
Neuroscience |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
|
|
アクセス権 |
open access |
| 著者 |
Itahashi, Takashi
Yamashita, Ayumu
Takahara, Yuji
Yahata, Noriaki
Aoki, Yuta Y.
Fujino, Junya
Yoshihara, Yujiro
Nakamura, Motoaki
Aoki, Ryuta
Okimura, Tsukasa
Ohta, Haruhisa
Sakai, Yuki
Takamura, Masahiro
Ichikawa, Naho
Okada, Go
Okada, Naohiro
Kasai, Kiyoto
田中, 沙織
Imamizu, Hiroshi
Kato, Nobumasa
Okamoto, Yasumasa
Takahashi, Hidehiko
Kawato, Mitsuo
Yamashita, Okito
Hashimoto, Ryu-ichiro
|
| 抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Abstract |
|
内容記述 |
Autism spectrum disorder (ASD) is a lifelong condition with elusive biological mechanisms. The complexity of factors, including inter-site and developmental differences, hinders the development of a generalizable neuroimaging classifier for ASD. Here, we developed a classifier for ASD using a large-scale, multisite resting-state fMRI dataset of 730 Japanese adults, aiming to capture neural signatures that reflect pathophysiology at the functional network level, neurotransmitters, and clinical symptoms of the autistic brain. Our adult ASD classifier was successfully generalized to adults in the United States, Belgium, and Japan. The classifier further demonstrated its successful transportability to children and adolescents. The classifier contained 141 functional connections (FCs) that were important for discriminating individuals with ASD from typically developing controls. These FCs and their terminal brain regions were associated with difficulties in social interaction and dopamine and serotonin, respectively. Finally, we mapped attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), schizophrenia (SCZ), and major depressive disorder (MDD) onto the biological axis defined by the ASD classifier. ADHD and SCZ, but not MDD, were located proximate to ASD on the biological dimensions. Our results revealed functional signatures of the ASD brain, grounded in molecular characteristics and clinical symptoms, achieving generalizability and transportability applicable to the evaluation of the biological continuity of related diseases. |
| 書誌情報 |
en : Molecular Psychiatry
巻 30,
号 4,
p. 1466-1478,
ページ数 13,
発行日 2025-04-01
|
| 出版者 |
|
|
出版者 |
Springer Nature |
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
EISSN |
|
収録物識別子 |
1476-5578 |
| 出版者版DOI |
|
|
関連タイプ |
isReplacedBy |
|
|
識別子タイプ |
DOI |
|
|
関連識別子 |
https://doi.org/10.1038/s41380-024-02759-3 |
| 出版者版URI |
|
|
関連タイプ |
isReplacedBy |
|
|
識別子タイプ |
URI |
|
|
関連識別子 |
https://www.nature.com/articles/s41380-024-02759-3 |
| 権利 |
|
|
権利情報Resource |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
|
権利情報 |
$00A9 The Author(s) 2024. This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, which permits any non-commercial use, sharing, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if you modified the licensed material. You do not have permission under this licence to share adapted material derived from this article or parts of it. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/. |
| 著者版フラグ |
|
|
出版タイプ |
NA |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP18dm0307008 |
|
|
研究課題名 |
脳科学とAI技術に基づく精神神経疾患の診断と治療技術開発とその応用 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP24wm0625502 |
|
|
研究課題名 |
生成/敵対AI・デジタル脳に基づく脳回路バイオマーカとニューロフィードバック治療に関する研究開発 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
|
|
研究課題番号 |
JP21H05171 |
|
|
研究課題名 |
当事者化行動科学に向けた学術の対象・方法変革～学術者の当事者化と研究の共同創造～ |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
|
|
研究課題番号 |
JP21H05174 |
|
|
研究課題名 |
個体脳ー世界相互作用ループの時代・世代・ジェンダー影響の解明 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
|
|
研究課題番号 |
JP23H04979 |
|
|
研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-23H04979/ |
|
|
研究課題名 |
ヒト脳の予測機構とその変容の理解 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP19dm0307105 |
|
|
研究課題名 |
注意欠如多動性障害の薬物療法の神経基盤の解明 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP19dm0207069 |
|
|
研究課題名 |
双方向トランスレーショナルアプローチによる精神疾患の脳予測性障害機序に関する研究開発 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP18dm0307001 |
|
|
研究課題名 |
国際MRI研究連携によるAYA世代脳発達および障害のメカニズム解明 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP18dm0307004 |
|
|
研究課題名 |
人生ステージに沿った健常および精神・神経疾患の統合MRIデータベースの構築にもとづく国際脳科学連携 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP18dm0307009 |
|
|
研究課題名 |
非線形動力学に基づく次世代AIと基盤技術に関する研究開発 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
AMED |
|
|
研究課題番号 |
JP23wm0625001 |
|
|
研究課題名 |
脳データ統合プラットフォームの開発と活用による脳機能と疾患病態の解明 |
| 助成情報 |
|
|
|
助成機関名 |
Japan Science and Technology Agency (JST) |
|
|
研究課題番号 |
JPMJMS2021 |
|
|
研究課題名 |
複雑臓器制御系の数理的包括理解と超早期精密医療への挑戦 |
