一项新研究详细介绍了如何使用大脑成像和虚拟现实(VR)来观察皮质网络活动，以识别大脑疾病的生物标志物。利用这种方法，研究人员发现了自闭症谱系障碍(ASD)小鼠和野生型小鼠的皮质网络在与运动活动相关的行为变化期间的功能连接之间的差异。该工具发现自闭症谱系障碍小鼠具有高度连接、模块化程度较低的皮质网络，并表明运动区域为自闭症谱系障碍的分类提供了贡献特征。
这篇题为“基于虚拟现实的实时成像揭示自闭症小鼠模型行为转变期间异常皮质动态”的研究文章发表在《细胞报告》上。
功能连接性是解剖学上独立的大脑区域之间神经元活动的时间依赖性，可用于研究自闭症谱系障碍患者的大脑网络如何工作。
最近的人类功能磁共振成像(fMRI)研究已经开始研究如何利用动态静息态功能连接来发现自闭症谱系障碍(ASD)特有的异常大脑网络活动。通常，功能磁共振成像(fMRI)用于测量功能连接性，即休息或不需要太多运动的任务期间自发血氧水平依赖性(BOLD)信号之间的共激活量。
然而，人们无法在MRI扫描仪中移动，而且静息态fMRI中的BOLD信号很慢，因此很难研究ASD患者在目标导向运动中表现出的运动协调缺陷和运动计划损伤。此外，越来越多的证据表明，自闭症谱系障碍中出现的感觉运动困难与社交和非社交核心症状的发展和维持密切相关。
在这项研究中，日本理化学研究所脑科学研究所和神户大学医学院的研究人员试图表征运动启动过程中功能性皮层网络的动态特征。
为此，日本研究小组使用经颅Ca2+成像和头部固定VR系统来测量小鼠的皮质功能连接，这些小鼠在模拟真实世界情况的真实开放场围栏的虚拟环境中导航。然后使用多种分析工具查看成像数据，例如用于机器学习的支持向量机(SVM)，以对功能连接模式进行分类。
研究人员使用拷贝数变异小鼠模型进行人类15q11-13复制，该模型与自闭症谱系障碍患者一样存在社交沟通问题。这些小鼠在睡眠时也有异常的体感调节，而在清醒和休息状态时则存在全脑功能连接不足。
他们发现，这些小鼠的功能连接动态较差，这取决于它们的移动方式，并且功能连接模式异常，其中运动区域过度连接。这表明运动区域对于自闭症谱系障碍自发行为转换过程中皮质功能连接功能障碍的重要性。
这些结果表明，基于虚拟现实的实时成像系统提供了重要信息，帮助我们了解功能连接动态如何与神经精神疾病的异常行为相关。此外，在未来的研究中发现ASD模型小鼠中观察到的功能连接异常是否可以通过出生后发育或成年期间的药物治疗来修复，这将是非常有趣的。研究人员认为，制作一个多模式的“元宇宙”会很有趣，让老鼠通过它们的化身与同一物种的其他老鼠互动。这将帮助他们弄清楚虚拟社交互动期间皮质功能连接如何变化。
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