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Kinder mit neurowissenschaftlichen Entwicklungsstörungen profitieren am meisten von frühen Interventionen und Behandlungen. Die Entwicklung und Validierung von hirnbasierten Biomarkern zur Unterstützung einer objektiven Diagnose kann dieses wichtige klinische Ziel erleichtern. Das Ziel dieses Reviews ist es, einen Überblick über die aktuellen Fortschritte bei der Verwendung von Neuroimaging zur Identifizierung hirnbasierter Biomarker für die Autismus-Spektrum-Störung (ASS) und die Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS), zwei weit verbreitete neurowissenschaftliche Entwicklungsstörungen, zu geben. Wir fassen empirische Arbeiten zusammen, die die Grundlage dafür gelegt haben, Neuroimaging zur objektiven Quantifizierung von Gehirnstruktur und -funktion in einer Weise zu verwenden, die begonnen hat, in der Entwicklung von Biomarkern Anwendung zu finden, wobei wir auf die Einschränkungen der derzeit verfügbaren Daten hinweisen. Die erfolgreichsten maschinellen Lernmethoden, die bislang entwickelt und angewandt wurden, werden erörtert. Insgesamt gibt es zunehmende Hinweise darauf, dass spezifische Merkmale (zum Beispiel funktionelle Konnektivität, Graue Substanzvolumen) von Hirnregionen, die Netzwerke von Salienz und Standardmodus umfassen, verwendet werden können, um ASS von typischer Entwicklung zu unterscheiden. Die Hirnregionen, die zur erfolgreichen Unterscheidung von ADHS von typischer Entwicklung beitragen, scheinen weiter verbreitet zu sein, jedoch gibt es erste Hinweise darauf, dass Merkmale aus frontalen und zerebellären Regionen am informativsten für die Klassifikation sind. Die Identifizierung hirnbasierter Biomarker für ASS und ADHS könnte potenziell bei der objektiven Diagnose, Überwachung der Therapieantwort und Prognose der Ergebnisse für Kinder mit diesen neurowissenschaftlichen Entwicklungsstörungen helfen. Derzeit hat das Feld jedoch noch keine zuverlässigen und reproduzierbaren Biomarker für diese Störungen identifiziert und muss Probleme im Zusammenhang mit klinischer Heterogenität, methodologischer Standardisierung und Validierung über verschiedene Standorte hinweg angehen, bevor weitere Fortschritte erzielt werden können.
Uddin et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.
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