このブログ記事では、自閉症スペクトラム障害(ASD)に関連する最新の研究成果を紹介しています。主な内容として、ASDの分類精度を向上させるための神経画像解析、ASDの子供たちの物語生成における「無音の間」の使い方とその言語能力との関連性、ASDと注意欠陥多動性障害(ADHD)における実行機能の障害、チリにおける障害者の健康政策へのインクルージョンの現状、公的保険に加入している自閉症女性における更年期の症状の過小評価についての研究などを紹介します。
学術研究関連アップデート
Twinned neuroimaging analysis contributes to improving the classification of young people with autism spectrum disorder
この論文は、自閉症スペクトラム障害(ASD)の分類精度を向上させるために、複数の磁気共鳴画像(MRI)コントラストを個別または組み合わせて使用する方法を調査しています。研究では、Autism Brain Imaging Data Exchange(ABIDE)から取得したMRIデータを用い、2~30歳のASD患者351人と健常者351人のデータを分析しました。3D-DenseNetディープラーニングネットワークを使用して、単一チャンネルおよび二重チャンネルの入力による画像ベースの分類を実施しました。二重チャンネルモデルでは、構造的MRI(sMRI)マップと安静時機能的MRI(rs-fMRI)の低周波数振動の振幅(ALFF)または分数ALFF(fALFF)マップの組み合わせが使用されました。その結果、すべてのモデルで分類精度が65.1%を超え、特にALFF-sMRI二重チャンネルモデルが最高の分類精度76.9%を達成しました。この研究は、ABIDEデータセットを活用してASD分類の精度を向上させ、ディープラーニングのアプローチが多様な神経画像入力に適していることを示しました。
What Silent Pauses Can ‘Tell’ Us About the Storytelling Skills of Autistic Children: Relations Between Pausing, Language Skills and Executive Functions
この論文は、自閉症の子供たちの物語生成における「無音の間」(silent pauses)の使い方 を調査し、これが言語能力や実行機能(エグゼクティブ・ファンクション)とどのように関連しているかを明らかにしようとしたものです。研究の結果、自閉症の子供たちは、文法的な「間」の使用においては、典型的に発達している(TD)同年代の子供たちと大きな違いは見られませんでしたが、TDの子供たちに比べて構文的に複雑な物語を生成することが少なく、そのため句境界で適切に「間」を作る傾向が強いことがわかりました。
また、両グループともに、非文法的な「間」や必須の「間」の省略は少なかったものの、認知的柔軟性が低い自閉症の子供たちは、認知的柔軟性が高い子供たちよりも非文法的な「間」を多く使用する傾向がありました。また、物語が複雑になるにつれて、自閉症の子供たちは必須の「間」を省略することが多くなる傾向も見られました。
これらの結果は、自閉症の子供たちの物語生成において、構文の複雑さが「間」の使い方に影響を与え、構文が単純な場合には文法的に適切な「間」の使用が促進されることを示しています。また、無音の間の使用を研究することで、自閉症の子供たちの言語的および認知的スキルとの関連性が明らかになり得ることが示唆されています。