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作者： 陆薇羽 赵宇慧
自闭症谱系障碍（Autism spectrum disorder, ASD）是广泛意义上的自闭症。其症状主要表现为严重的社会交往和沟通困难，并伴随限制性和重复性的刻板行为。在世界范围内，ASD的时点发病率超过1%，成为一种严重危害儿童身心健康的公共卫生问题。
作为一种神经发育障碍，ASD常被认为与大脑默认模式网络的异常状态有关。在神经科学领域，默认模式网络是指由一组脑区（包括后扣带回皮质、楔前叶、内侧前额叶皮质、顶下小叶以及双侧颞叶皮质）组成的大规模网络。探究默认模式网络内部不同脑区之间的连接对于理解ASD的神经机制十分重要。但传统的功能连接分析基于脑区间的时空相关性，无法揭示某一脑区对另一脑区的影响，进而不能准却反应不同脑区之间的相互作用。因此默认模式网络内部的因果连接愈发引起学者们的关注。
近日，西华大学与电子科技大学团队将梁氏信息流及因果分析理论引入到ASD的神经机制研究中，用以揭示ASD患者大脑模式的异常状态。与传统的经验或半经验性的因果推断工具不同，基于梁氏信息流的因果分析方法由物理中的第一性原理严格导出，能定量给出不同事件之间的因果关系，是了解大脑默认模式网络内部因果连接的有力工具。
在该工作中，研究团队基于梁氏信息流建立并对比ASD患者与健康对照组大脑默认模式网络的因果连接图（参见图1），发现与健康对照组相比，ASD患者背内侧前额叶皮质、腹内侧前额叶皮质、海马体结构及颞顶联合区之间相互作用的区域间因果连接差异更大。其中，背内侧与腹内侧前额叶皮质间的因果连接与ASD的临床症状有关。特别地，背内侧前额叶皮质在健康人群的默认模式网络中扮演影响因子的角色，在ASD患者中则为被影响的对象，如图2所示。这些脑区间因果连接的改变使得ASD患者默认模式网络中的区域间信息处理受到干扰，从而可能造成社会认知缺陷。
Figure 1 (Figs. 2a-d in the paper). The information flow-based mean causal connectivity patterns of DMN for (a) ASD and (b) healthy controls. (c) The causal connectivity differences between the healthy-control group and the ASD group (pFDR p < .05). (d) Causal connectivity differences t-values map.
Figure 2 (Fig. 3b in the paper). The mean In–Out degrees of the nodes in the ASD and healthy-control groups. The negative values represent the node as the causal source, and positive values the causal target.
上述作表明，基于梁氏信息流的因果分析方法作为探究默认模式网络因果连接性的重要方法，可为认知ASD功能障碍的神经机制提供新的见解。其文发表于神经科学期刊Human Brain Mapping，引用信息如下：