Unterschiede in der N-CAD-Konzentration und der Gehirnfunktion zwischen Kindern mit ASS und TD
Eine Studie über die Unterschiede in der N-CAD-Konzentration und der Gehirnfunktion zwischen Kindern mit Autismus-Spektrum-Störung und typischerweise sich entwickelnden Kindern
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
- Verfahren. Kinder in der ASD-Gruppe und der TD-Gruppe werden nach Anmeldung und Abgabe der informierten Einwilligung eine kostenlose körperliche Messung, Blutbild- und Serum-Nährstofftests, eine neuropsychologische Bewertung und eine Nahinfrarot-Gehirnfunktionsbildgebung absolvieren. Den Probanden wurden 3 ml peripheres Blut entnommen, das Plasma wurde schnell abgetrennt und in einem -80 °C-Kühlschrank eingefroren. Der Ruhezustand von Kindern mit ASD und TD wurde mittels fNIRS erfasst, und während der Gesell-Bewertung wurde gleichzeitig ein Ultraschall-Monitoring durchgeführt.
- Demografische Fragebögen und klinische Daten. Der demografische Fragebogen wurde von der Hauptbetreuungsperson des Kindes ausgefüllt, wobei der Name, das Geschlecht und das Geburtsdatum des Kindes angegeben wurden. Klinische Daten werden aus medizinischen Aufzeichnungen ermittelt, einschließlich relevanter DSM-5-Diagnosen, Krankheitsklassifikationen usw. Die
- Stichprobengröße. Die Stichprobengröße wurde mit g*power 3.1 berechnet. Der gepaarte t-Test wurde verwendet, um die Effektgröße d=0,35 festzulegen, α =0,05 (zweiseitig) Power=0,9, Die Softwareberechnung ergab, dass 44 Fälle pro Gruppe benötigt wurden. Unter Berücksichtigung der Gruppenvariabilität der Kinder und einer Ausfallrate von 10 % wurden schließlich 49 Fälle pro Gruppe (49 Fälle in der ASD-Gruppe und 49 Fälle in der TD-Gruppe) einbezogen.
- Statistische Analyse. ① NCAD: Für die Datenanalyse wird die R-Sprache 4.5.1-Statistiksoftware verwendet. Messdaten, die einer Normalverteilung entsprechen, werden als Mittelwert ± Standardabweichung angegeben, und für den Vergleich zwischen den Gruppen wird der gepaarte t-Test verwendet; Für nicht normalverteilte Messdaten wurde der Median (Quartil) verwendet, und für den Vergleich zwischen den Gruppen wurde der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test verwendet. ② Nahinfrarot: Für die Datenvorverarbeitung wurde die nirspark-Software verwendet, für die Datenanalyse die R-Sprache 4.5.1-Statistiksoftware, für die Korrelation zwischen Kanälen die Pearson-Korrelation, und für den Vergleich zwischen den Gruppen wurden das verallgemeinerte lineare Modell (GLM) oder gemischte Effektmodelle verwendet. Ein multiples lineares Regressionsmodell (unter Anpassung für Kovariaten wie Alter und Geschlecht) wurde verwendet, um den Zusammenhang zwischen Gehirnaktivierung und DQ-Niveau bei Kindern mit ASD zu untersuchen.
- Ethische Fragen und Datenschutz. Patienten, die an der Studie teilnehmen, werden eine Einwilligungserklärung unterschreiben. Diese Studie wurde von der lokalen Ethikkommission genehmigt. Die elterliche Autorisierung der Gesundheitsinformationen der Patienten blieb bis zum Abschluss der Studie gültig. Danach wird der Forscher die privaten Informationen aus den Forschungsaufzeichnungen löschen.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Li Chen, doctor
- Telefonnummer: +86 13677620103
- E-Mail: chenli2012@126.com
Studienorte
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Chongqing Municipality
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Chongqing, Chongqing Municipality, China, 400014
- Rekrutierung
- Growth, Development and Mental health of Children and Adolescence Center
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Kontakt:
- Li Chen, doctor
- Telefonnummer: +86 (+86)136 7762 0103
- E-Mail: chenli2012@126.com
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter bei Einschreibung ≥ 3 Jahre und <5 Jahre;
- Die Diagnose wurde von 2 entwicklungsneurologischen Pädiatern oder Kinderpsychiatern mit stellvertretendem Oberarzttitel oder höher gestellt, und die Anamnese und klinischen Manifestationen entsprachen den ASD- und ICD-11-Diagnosekriterien für ASD; .
Ausschlusskriterien:
- Diagnose oder Manifestation genetischer Erkrankungen oder Syndrome im Zusammenhang mit ASD (wie Rett-Syndrom);
- Medizinische oder neurologische Erkrankungen, die Wachstum, Entwicklung oder Kognition beeinflussen (wie Zentralnervensysteminfektion, Epilepsie, angeborener Herzfehler, etc.);
- Sinnesstörungen wie Seh- oder Hörverlust;
- Niedriges Geburtsgewicht (Geburtsgewicht <2000 g) oder Frühgeburt (Gestationsalter <37 Wochen);
- Adoptivkinder;
- Eltern weigerten sich, die Einverständniserklärung zu unterschreiben;
- Andere Forscher halten eine Teilnahme an der Studie für ungeeignet.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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ASD
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TD
Kinder mit ASS basierend auf Alter und Geschlecht abgleichen, mit normalen Entwicklungsniveaus (Gesell DQ ≥ 85).
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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N-CAD
Zeitfenster: Baseline
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NCAD-Konzentration im peripheren Blut: N-Cadherin (NCAD) im peripheren Blut ist ein kalziumabhängiges Zelladhäsionsmolekül, das hauptsächlich an der Zell-Zell-Erkennung und -Adhäsion beteiligt ist und häufig in Nervengewebe, Muskeln und Gefäßendothel vorkommt.
Im peripheren Blut ist der Gehalt unter normalen Bedingungen sehr niedrig, aber wenn N-Cadherin erhöht nachgewiesen wird, kann dies mit Tumor-Metastasierung (wie Brustkrebs, Prostatakrebs und anderen epithelial-mesenchymalen Übergängen), Gefäßendothelschäden oder einigen neurologischen Erkrankungen zusammenhängen.
Es kann als potenzieller biologischer Marker für Tumorinvasion oder Gefäßanomalien verwendet werden, aber sein Nachweis muss mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um die Genauigkeit zu verbessern.
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Baseline
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fNIRS
Zeitfenster: Baseline
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fNIRS (Ruhezustand + Hyperscanning): Die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) ist eine nicht-invasive Methode zur Hirnbildgebung, die hämodynamische Veränderungen im Großhirnrinde (wie Konzentrationen von oxygeniertem Hämoglobin und deoxygeniertem Hämoglobin) durch Nahinfrarotlicht erfasst und dadurch indirekt neuronale Aktivität widerspiegelt.
Ruhezustands-fNIRS wird verwendet, um die spontane Aktivität des Gehirns im aufgabenfreien Zustand zu untersuchen, und wird häufig eingesetzt, um funktionelle Hirnnetzwerke, Krankheitsmarker (wie psychische Störungen oder neurodegenerative Erkrankungen) und individuelle Unterschiede zu erforschen.
Während fNIRS-Hyperscanning gleichzeitig die Hirnaktivität mehrerer Probanden aufzeichnet (z. B. zwei interagierende Personen), was zur Untersuchung der Interhirnsynchronisation bei sozialer Kognition, Kooperation oder Wettbewerb dient und die interpersonellen neuronalen Mechanismen aufdeckt.
Die Kombination der beiden kann das Verständnis der Hirnruhefunktion und sozialer Interaktion erweitern und ist geeignet für Psychologie, Neurowissenschaften a
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Baseline
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Studienstuhl: Li Chen, doctor, Children's Hospital of Chongqing Medical University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Ferrari M, Quaresima V. A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. Neuroimage. 2012 Nov 1;63(2):921-35. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.049. Epub 2012 Mar 28.
- Harrison OJ, Jin X, Hong S, Bahna F, Ahlsen G, Brasch J, Wu Y, Vendome J, Felsovalyi K, Hampton CM, Troyanovsky RB, Ben-Shaul A, Frank J, Troyanovsky SM, Shapiro L, Honig B. The extracellular architecture of adherens junctions revealed by crystal structures of type I cadherins. Structure. 2011 Feb 9;19(2):244-56. doi: 10.1016/j.str.2010.11.016.
- Jobsis FF. Noninvasive, infrared monitoring of cerebral and myocardial oxygen sufficiency and circulatory parameters. Science. 1977 Dec 23;198(4323):1264-7. doi: 10.1126/science.929199.
- Liu D, Cao H, Kural KC, Fang Q, Zhang F. Integrative analysis of shared genetic pathogenesis by autism spectrum disorder and obsessive-compulsive disorder. Biosci Rep. 2019 Dec 20;39(12):BSR20191942. doi: 10.1042/BSR20191942.
- Christensen DL, Baio J, Van Naarden Braun K, Bilder D, Charles J, Constantino JN, Daniels J, Durkin MS, Fitzgerald RT, Kurzius-Spencer M, Lee LC, Pettygrove S, Robinson C, Schulz E, Wells C, Wingate MS, Zahorodny W, Yeargin-Allsopp M; Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence and Characteristics of Autism Spectrum Disorder Among Children Aged 8 Years--Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network, 11 Sites, United States, 2012. MMWR Surveill Summ. 2016 Apr 1;65(3):1-23. doi: 10.15585/mmwr.ss6503a1.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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- DNCBFBCASDTDC
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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