机器学习揭示大脑网络参与孩子的侵略

儿童精神障碍,如对立违抗性障碍和注意缺陷多动症(ADHD),可爆发的愤怒和身体攻击。更好的理解是什么驱使这些症状可以帮助通知治疗策略。耶鲁大学的研究人员已经使用了一个基于机器学习的方法来揭示儿童大脑连接的中断显示侵略。

虽然以前的研究都集中在特定的大脑区域,这项新研究确定了整个大脑的神经连接模式与儿童的攻击性行为。研究结果,发表在《华尔街日报》《分子精神病学》,建立在小说大脑运作模式称为“连接体”brain-wide连接的描述这种模式。

“不适应的侵略可能导致伤害自己或他人。这种挑战性行为的主要原因之一是推荐儿童心理健康服务,”丹尼斯Sukhodolsky说,资深作者,耶鲁大学儿童研究中心副教授。“Connectome-based建模提供了一个新的账户所涉及的大脑网络攻击行为”。

在这项研究中,这是第一的,研究人员收集的fMRI(功能性磁共振成像)数据时执行一个情感孩子面临知觉任务,他们观察到的脸平静或可怕的表情。看到脸,表达情感可以让大脑状态与情绪相关的生成和规定,这两个与攻击行为,研究人员说。然后科学家应用机器学习分析识别神经连接,杰出的孩子,没有攻击行为的历史。

他们发现,大脑网络参与社会和情绪过程中的模式与作业感觉沮丧或理解为什么一个朋友upset-predicted攻击性行为。来证实这些发现,研究人员测试他们在一个单独的数据集,发现相同的大脑网络预测侵略。尤其是,连接到异常背外侧前额叶皮层——关键地区参与调节情绪和提高认知功能的关注和decision-making-emerged侵略一致预测当测试子组儿童的攻击性行为和障碍,例如焦虑、多动症、自闭症。

这些神经连接背外侧前额叶皮层可以代表一个标记的侵略是常见的在几个儿童精神障碍。

“这项研究表明,这些大规模的大脑网络的鲁棒性和连通性的前额叶皮层可能代表一个神经标记的侵略,在临床研究中,可以利用“卡里姆Ibrahim说,耶鲁大学儿童研究中心副研究员,该论文的第一作者。“人的大脑的功能连接体描述了庞大的互联性。理解连接体在神经科学的前沿,因为它可以为我们提供有价值的信息来开发大脑精神疾病的生物标记物”。

侵略Sukhodolsky补充道,“这个连接体模型也可以帮助我们开发临床干预措施,可以提高这些之间的协调大脑网络和枢纽的前额叶皮层。这类干预措施可能包括教学所需的情感管理技能等调节消极情绪沮丧和愤怒。”

其他耶鲁的作者包括斯蒂芬妮高贵,乔治,谢丽尔Lacadie,格雷戈里·麦卡锡和达斯汀·迈克尔·克劳利Scheinost。