【發現】自閉症患者大腦的能量地圖

在全球範圍內，共有2500萬自閉症患者，他們被稱為「星星的孩子」。

其中，一小部分自閉症患者表現為超高的智商和在某些方面超長的能力，而絕大部分自閉症患者智商較低，基本沒有社交能力，需要在他人的陪伴下度過一生。

自閉症的發病機制並不明確，至今也沒有有效的治療方法。

自閉症屬於神經系統疾病，因此，關於自閉症的腦功能研究層出不窮，這讓我們能夠逐漸了解自閉症患者大腦的與眾不同之處，並幫助醫生和神經科學家找到治療自閉症的方法。

我們的大腦是一個動力學系統，今天，腦與智能就為大家介紹一個關於自閉症患者大腦動力學特性的研究。

該研究共招募了 24 名自閉症患者和 26 名年齡、智商無顯著差異的健康對照志願者，所有志願者均為男性。研究者採集了所有志願者的靜息態功能磁共振圖像，並分析了大腦中七個網路（default mode network, DMN; fronto-parietal network, FPN; salience network, SAN; attention network, ATN; somatosensory and motor network, SMN; visual network; auditory network）的能量地圖。

研究者把每個體素的神經元活動信號提取出來，計算每個網路的平均活動，然後把神經活動二值化，即分為 active 和 inactive 兩個狀態。

計算每個網路在不同狀態下的能量，利用梯度下降的方法得到局部極小值，即能量最低點，這一點也被稱為吸引子。研究者共發現了四個大腦中主要的狀態，並計算了狀態之間的轉換頻率。

研究發現，自閉症患者在兩個主要狀態之間的直接狀態轉換跟健康人無異，但在經由中間狀態的間接狀態轉換中表現出了異常的低頻，這是由於自閉症患者中間狀態不穩定導致的，因此自閉症患者會比較長時間的停留在主要狀態上。

研究者進一步發現，間接狀態轉換的頻率降低與自閉症的嚴重程度有關，在主要狀態停留的時間與自閉症患者的智商得分相關。

而自閉症患者大腦動力學系統的過度穩定與不同大腦網路的異常功能連接相關。這些研究結果表明，在自閉症患者中，大尺度的腦系統之間的異常平衡與過度穩定與他們的自閉症癥狀和一般的認知能力相關。

值得注意的是，該研究招募的自閉症患者均為高能力的自閉症患者，僅能說明高能力自閉症患者的大腦動力學特徵。

這種基於能量地圖的研究方法不僅可以用於自閉症患者的研究，還可以用於精神分裂症、抑鬱症等精神疾病的研究。

參考文獻：

[1] Takamitsu Watanabe, Geraint Rees. Brain network dynamics in high-functioning individuals with autism [J]. Nature Communications, 2017.

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