統計学習を使用して ASD の子供の言語と読み書き能力の成長を予測する (PLAUSL)
この観察研究の目的は、自閉症のある 1 年生とその非自閉症の同級生を対象に、統計的学習と言語および読み書き能力の発達との相互関係をテストすることです。 回答することを目的とした主な質問は次のとおりです。
- 子どもたちの統計的な学習能力が、学校での言語能力と読み書き能力の長期的な向上を予測できるかどうか。
- 子どもの脳がどのようにして音声や印刷物からパターンを自動的に学習するのか。
- 研究室での子どもたちの学習が、長年にわたって母国語から学んだ言語パターンを反映しているかどうか。
1年生は3か月間に2回の学習に参加します。
時間 1 の間に、子供たちは完了します。
- 一連の言語、読解、認知的評価
- 機能的な MRI スキャナーの内外で行われる一連のコンピューターベースの統計学習ゲーム。
タイム 2 では、子供たちは言語と読解の一連の評価を完了して、3 か月後の成長を確認します。
研究者らは自閉症グループと非自閉症グループを比較し、子どもの言語と読み書き能力の成長を予測する上で統計的学習が同様の役割を果たすか、それとも異なる役割を果たすかを確認する予定だ。
調査の概要
状態
条件
詳細な説明
この 1 年間の R56 プロジェクトでは、研究者らは、子どもの言語統計学習が 3 か月後の話し言葉と書き言葉の成長をどのように予測するかをテストするミニ縦断プロジェクトを設計します。 研究者らは、言語統計学習の弱さがASD児の言語と読み書きの遅れの悪化の根底にあると予測している。 このプロジェクトでは、研究者らは、元の R01 提案の動機となった有望な発見につながった既存の研究プロトコルをゲーム化します。 充実したプラットフォームにより、研究者らは、ASDの有無にかかわらず、年齢と性別を一致させたこの6歳児の長期サンプルにおいて、離職率が低く（10％未満）、欠落データがほとんどない（課題完了率＞90％）と予想しています。比率。 このプロジェクトは、3 つの目的すべての主要な仮説を裏付ける重要な実現可能性と予備データにつながります。 スケジュールが短縮されたため、研究者らは、学年末までに3か月のフォローアップセッションに対応できるチームの能力を確保するために、多様な集団からサンプリングした1グループあたり25人の子供を募集する予定である。
目的 1: TD と ASD の両方における SL と言語/読み書き能力の発達との間の長期的な関係を確立する。 この目的で、研究者は、学年度中の 3 か月間で評価される言語/読み書きスキルの並行スキルと成長の両方における SL の役割を評価します。 研究者らは、言語的SL（音節と文字の埋め込みパターン学習）が言語スキルと読み書きスキルの同時並行に関連しており、両グループの言語スキルと読み書きスキルの成長の重要な予測因子となることが判明すると予想している。 この 1 年間のプロジェクトではサンプル サイズが小さいため、研究者は 2 つのグループ全体と各グループ内の両方で予測モデルを構築します。 性別、言語と読解の同時実行スキル、非言語 IQ が主要な共変数として含まれます。
目的 2: ASD を持つ子供の脳における SL の神経基盤と言語ネットワークの発達との間の縦方向の関係を解明する。 この目的で、研究者らは、言語的SL中の脳機能の変化が、個々の子どもの中に定義された言語ネットワーク（言語理解と音韻作業記憶）の機能不全に関連しているかどうかをテストする予定である。 研究者らはまた、言語的SLの神経基盤がASDの子供の将来の言語および読み書き能力の発達を予測するかどうかも調べる予定である。 目標 1 の参加者は、時間 1 に fMRI スキャナーで言語的 SL タスクと十分に検証された 2 つの言語タスクを完了します。 研究者らは、ASD児のSL中に言語ネットワークの関与が低下していることを発見し、言語障害によるSLが将来の言語発達に及ぼす連鎖的な影響について神経生物学的な説明を提供できると期待している。
目的 3: 言語 SL が現実世界の言語統計に対する子供の感受性の代用となるかどうかをテストします。 研究者らは、ASDにおける言語的SLの特有の弱点が、母語の統計パターンに対する個人の感受性を評価する十分に検証された手段である連続想起タスクを使用する現実世界の言語統計に一般化するかどうかを尋ねている。 前の目的の同じ参加者が、高頻度および低頻度の英語のバイグラム/トリグラムの両方を含む音韻論的および正書法の連続想起課題を時間 1 と時間 2 で完了します。研究者らは、これらの課題が子どもの言語的 SL の成績に関連すると予測しています。目標 1 と早期の児童言語 SL は、自然言語統計に対する将来の感受性の成長を予測します。 これらの発見は、言語的SLと子供の自然言語スキルとの間に重要なつながりを確立するでしょう。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Massachusetts
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02215
- Boston University
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02115
- Northeastern University
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 現在の 1 年生 (6;0 - 7;6)
- 地理的にボストン都市圏内に位置する
- 英語を母国語とする人
- 右利き
- 正常な聴覚
- 正常な視力または矯正視力
ASD を持つ子供の参加基準 (N = 25):
- 専門家の臨床判断に従って自閉症であると専門的に診断された子供たち
- 3語以上の文章を話すことができる
- ソーシャルコミュニケーション保護者アンケートスコア > 15
- ADOSによって自閉症の診断が確定
一般的に開発されているコントロールの包含基準 (N = 25):
- 定型神経質: 既知の認知障害、神経障害、または精神障害がない
- ソーシャルコミュニケーション保護者アンケートスコア < 11
- すべての評価で、年齢の母平均の 1 SD 以内のスコアを受け取ります。
除外基準:
- 左利き
- 英語を母国語としない人
- 週に 30 時間以上英語以外の言語に触れる
- 脳損傷および頭部損傷の病歴
- 知的障害、緘黙症、運動遅れ、または発達性協調運動障害
- 体内の金属
- 閉所恐怖症
- 以前の脳外科手術の病歴
- 薬物乱用
- 頭蓋内圧上昇の兆候
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：登録された参加者
刺激の構造的シーケンスとランダムなシーケンス。無傷の音声と劣化した音声。 5音節の非単語または2音節の非単語を繰り返す。英語コーパス データに基づいて、頻度の高いバイグラム/トライグラム項目または頻度の低い項目を含む文字または音節文字列を呼び出します。
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参加者は、構造化された状態またはランダムな状態で音と画像のシーケンスを見たり聞いたりします。
参加者はMRIスキャナーでオーディオブック「不思議の国のアリス」を聴きます。
音声はそのまま、または劣化しています。
参加者は非単語 (5 音節または 2 音節) を聞き、MRI スキャナーでできるだけ正確に繰り返します。
参加者は文字列を読んだり（正書法連続想起）、または聞いたり（音韻連続想起）します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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言語複合スコア
時間枠：1 年生の学年度中の 2 つの測定時点のそれぞれで、3 か月の間隔をあけて 40 分間の遠隔評価セッションを実施
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同時言語スキルは、TILLS 言語サブセットと NIH Toolbox Picture Vocab にわたる各子供の標準化スコアを平均することによって計算されます。
複合スコアは 50 ～ 150 の範囲になります。
スコアが高いほど、言語スキルが優れています。
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1 年生の学年度中の 2 つの測定時点のそれぞれで、3 か月の間隔をあけて 40 分間の遠隔評価セッションを実施
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複合スコアの読み取り
時間枠：1 年生の学年度中の 2 つの測定時点のそれぞれで、3 か月の間隔をあけて 40 分間の遠隔評価セッションを実施
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同時読解スキルは、WRMT-III サブテスト、NIH ツールボックスの口頭読解認識を平均することによって計算されます。
複合スコアは 50 ～ 150 の範囲になります。
スコアが高いほど、読解力が優れています。
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1 年生の学年度中の 2 つの測定時点のそれぞれで、3 か月の間隔をあけて 40 分間の遠隔評価セッションを実施
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言語/読み書き障害の状況
時間枠：1 年生の学年中の最初の訪問時、40 分間の遠隔評価セッション
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バイナリ ステータスは、子供の TILLS 識別コア スコアによって決定されます。
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1 年生の学年中の最初の訪問時、40 分間の遠隔評価セッション
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言語学習タスクと統計学習タスクの間の神経的類似性
時間枠：1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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言語処理 (または音韻論的作業記憶) タスクと、主題固有の言語 (または音韻論的作業記憶) 脳領域における統計学習タスクとの間のマルチボクセルの類似性。
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1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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正投影統計的感度
時間枠：1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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正射投影シリアル再現タスクにおける高頻度項目と低頻度項目の間のバイグラム/トライグラムの再現精度の差。
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1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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音韻統計的感度
時間枠：1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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音韻連続想起タスクにおける高頻度アイテムと低頻度アイテムの間のバイグラム/トライグラムの想起精度の差。
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1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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言語SL複合スコア
時間枠：1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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言語的 SL スコアは、RT の傾き、正確さ、連続再現率の正規化されたスコアを平均した後の、文字と音節の複合スコアの平均になります。
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1 年生の学年中の 3 か月間隔の 2 つの測定時点のそれぞれ
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統計学習タスク中の統計的規則性に対する神経感度
時間枠：1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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音節および文字の統計学習タスクにおける構造化条件とランダム条件に対する BOLD 応答の大きさ。
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1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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言語タスク中の統計的規則性に対する神経活性化
時間枠：1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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言語および音韻作業記憶タスクにおける、無傷の音声と劣化した音声および 5 対 2 の音節に対する BOLD 反応の大きさ
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1 年生の学年中の最初の訪問時、2 時間の MRI セッション
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者：Zhenghan Qi, MD/PhD、Northeastern University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Ozernov-Palchik O, Qi Z, Beach SD, Gabrieli JDE. Intact procedural memory and impaired auditory statistical learning in adults with dyslexia. Neuropsychologia. 2023 Sep 9;188:108638. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2023.108638. Epub 2023 Jul 28.
- O'Brien AM, Perrachione TK, Wisman Weil L, Sanchez Araujo Y, Halverson K, Harris A, Ostrovskaya I, Kjelgaard M, Kenneth Wexler, Tager-Flusberg H, Gabrieli JDE, Qi Z. Altered engagement of the speech motor network is associated with reduced phonological working memory in autism. Neuroimage Clin. 2023;37:103299. doi: 10.1016/j.nicl.2022.103299. Epub 2022 Dec 23.
- Schneider JM, Hu A, Legault J, Qi Z. Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques. J Vis Exp. 2020 Jun 30;(160):10.3791/61474. doi: 10.3791/61474.
- Hu A, Kozloff V, Owen Van Horne A, Chugani D, Qi Z. Dissociation Between Linguistic and Nonlinguistic Statistical Learning in Children with Autism. J Autism Dev Disord. 2024 May;54(5):1912-1927. doi: 10.1007/s10803-023-05902-1. Epub 2023 Feb 7.
便利なリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 1R56DC020208-01A1 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
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IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
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NDA GUID ツールを使用すると、研究者は、異なる研究室がその研究参加者に関する個人を特定できる情報を共有することなく、同じ研究参加者からのデータを集約できます。 NDA データ ディクショナリでは、個人を特定できる情報の共有は許可されていません。 NDA は機密性証明書を保管します。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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