镜像神经元网络功能障碍作为神经发育障碍的早期生物标志物

目标：本研究有两个主要目标：1) 结合两种对儿童友好的大脑成像技术和随机建模来确定人类婴儿模仿和拟态发展的神经基础，以及 2) 使用机器学习来识别大脑激活模式，从而预测有社交障碍风险的婴儿的模仿和模仿障碍。

研究人群：本研究将关注两组婴儿。 第一组包括 60 名正常发育的婴儿，他们将在 9-12 个月大（+/- 2 周）和 12 个月大时完成模仿和神经影像学范式

（+/- 2 周）。 第二组包括 60 名社交沟通障碍风险较高的婴儿，包括运动发育迟缓、语言发育迟缓、早产或兄弟姐妹患有自闭症谱系障碍的婴儿。 这些婴儿将在 12 个月大（+/- 1 个月）时完成模仿和神经影像学范式，并在 24 个月大（+/- 1 个月）时完成社交沟通技巧和发育状况的后续评估。

设 我们将在已建立的婴儿动作/观察范式中测量运动皮层的 EEG mu 抑制和血流动力学变化。 在所有研究访问中，婴儿还将完成衡量认知、运动、语言和社交领域能力的发育评估。

结果测量：神经影像学测量和发育状态都将作为本研究的结果。 对于正常发育的婴儿，神经影像学指标的变化（即 mu 抑制百分比、氧合血红蛋白变化百分比）将用于

表征镜像神经元系统的发育，而神经影像学变量、它们的轨迹和发育能力之间的关系将用于制定关于镜像神经元网络在社会沟通技能发展中的作用的假设。 对于有社交沟通障碍风险的婴儿，主要结果将是发育状况，神经影像学指标用作预测指标。