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Date
2025-10-21
Authors
Publisher
Philipps-Universität Marburg
Abstract
Within the present studies, we used the AQ to determine autistic-like traits within
healthy subjects and then performed morphometric analyses, resting state
functional MRI (fMRI) analyses as well as DTI analysis to show structural and
functional brain variations associated with these autistic-like traits.
We analysed magnetic resonance imaging (MRI) data of 250 psychiatrically
healthy subjects. We used voxel-based morphometry of T1-MRIs (Computational
Anatomy Toolbox) and tract-based spatial statistics for diffusion tensor imaging
data. We also analysed sets of MRI data of 233 psychiatrically healthy subjects
using surface-based morphometry (SBM) and resting state fMRI data to further
evaluate those brain variations.
We measured not only the AQ total score but also calculated the subscale scores
to get further information. With this, we wanted to evaluate if any of the correlations
with brain parameters were driven by a specific subscale rather than the overall
AQ score. Since the different subscale scores of the AQ represent different facets
of ASD, as in different autistic-like traits, this could help us to further understand
the aetiology of the disorder.
In den vorliegenden Studien wendeten wir den AQ an, um autistisch-ähnliche Züge
in psychiatrisch gesunden Probanden zu bestimmen und führten dann
morphometrische Studien, resting state functional MRI (fMRI) Analysen sowie DTI
Analysen durch, um strukturelle und funktionelle Gehirnvariationen zu
identifizieren, welche mit diesen autistisch-ähnlichen Zügen assoziiert sind. Hierfür
untersuchten wir Magnetresonanztomographie (MRT) Daten von 250 psychisch
gesunden Probanden. Wir wendeten voxel-based morphometry von T1-
gewichteten MRTs (Computational Anatomy Toolbox) und tract-based spatial
statistics für die DTI Daten an. Wir untersuchten ebenfalls ein MRT Datenset von
233 psychisch gesunden Probanden mithilfe von surface-based morphometry
(SBM) und resting state fMRI Analysen um diese Gehirnvariationen weiter zu
evaluieren. Wir haben nicht nur den AQ Gesamtscore berechnet, sondern
ebenfalls verschiedene Subskalen, um weitere Informationen zu erhalten. Hiermit
untersuchten wir, ob Korrelationen mit Gehirn Parametern eher durch eine
spezifische Subskala als durch den Gesamt-AQ-Score gefördert wurden. Da die
verschiedenen Subskalen des AQ die unterschiedlichen Facetten von ASD
repräsentieren, im Sinne von unterschiedlichen autistisch-ähnlichen Zügen, kann
dieses Vorgehen uns helfen die Ätiologie der Krankheit besser zu verstehen.
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