자폐 스펙트럼 장애가 있는 청소년의 tDCS 치료 결과를 예측하기 위한 기계 학습 접근법

자폐 스펙트럼 장애(ASD)는 의사소통 장애, 사회성 부족, 비정상적인 행동을 특징으로 하는 신경발달 장애입니다. 특히 해로운 것은 제한적이고 반복적인 상동 행동과 환경의 사소한 변화에 대한 통제할 수 없는 분노 폭발이며, 이는 종종 어린이, 가족, 학교 및 이웃 공동체에 정서적 스트레스를 유발합니다.

이러한 인지 및 행동 문제의 근본적인 원인은 무질서한 피질 연결성 및 결과적으로 발생하는 집행 기능 장애로, 상황에 따라 정보를 통합하기 위한 효과적인 전략의 사용을 뒷받침합니다. 두뇌 연결성 문제는 정보가 두뇌를 통해 이동하는 속도에 영향을 미칩니다. 느린 처리 ​​속도는 생각과 행동을 자동으로 기억하고 공식화하는 집행 기능의 감소된 능력과 관련이 있으며, 그 결과 처리 속도가 느린 자폐아동은 여러 경험을 통해 관계를 학습하거나 인식하는 데 큰 어려움을 겪습니다. 결과적으로 이 아이들은 시각적 세부 사항이나 각 상황의 개별 규칙을 암기함으로써 환경의 정보를 통합하는 손상된 능력을 보상합니다. 이것은 자폐아동이 일상을 정확하게 따르고 환경의 사소해 보이는 변화에 큰 고통을 보이는 이유를 설명합니다.

현재까지 ASD에 대한 알려진 치료법은 없으며 장애는 여전히 심각한 장애 상태입니다. 최근 비침습적 뇌 자극 기술인 경두개 직류 자극(tDCS)은 자폐증 환자의 불안, 공격성, 충동성 및 부주의와 같은 핵심 증상을 줄이기 위한 잠재적으로 효과적이고 비용 효율적인 도구로서 큰 가능성을 보여주었습니다. 이 기술은 피질 흥분성의 변화를 유도하고 표적 뇌 영역 간의 연결성을 향상시켜 행동을 수정하는 것으로 나타났습니다. 그러나 모든 ASD 환자가 이 개입에 동일한 방식으로 반응하는 것은 아니며 ASD 환자에서 tDCS의 행동 영향을 예측하는 것은 여전히 ​​임상적 과제로 남아 있습니다. 따라서 이 제안된 연구는 tDCS 치료에 대한 비반응자와 비반응자를 구별하기 위해 기준선의 휴식 상태 EEG 및 임상 데이터를 사용할 수 있는지 여부를 결정함으로써 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 연구 결과는 ASD를 가진 개인을 위한 개입 프로그램을 설계하기 위한 새로운 지침을 제공할 것입니다.