自閉症 (自閉スペクトラム症) は未解明な部分の多い神経発達障害だ。社会性コミュニケーションの低下、特定の物事への強いこだわりや繰り返し行動を呈する。自閉症者の増加は社会課題として考えられている一方、いまもその診断は行動特徴を基に行われるため、定量的観点からはほど遠く――
新たなバイオマーカーの創出が望まれている。近ごろ自閉症者特有な脳の機能的異常を明らかにする研究が進展している。安静時のfMRI（機能的磁気共鳴画像）研究では、幼少の自閉症者は脳機能ネットワークの密度が増加し、成人は低下していることが示唆されている（引用文献）。が、そうした変化は個人差が大きく、安静時の解析のため脳機能ネットワーク異常がどのように行動に影響を与えるのか不明だったという。
神戸大学大学院医学研究科生理学分野ならびに北海道大学大学院医学研究院神経薬理学教室の共同研究グループは、大脳皮質の広範囲な神経活動を行動中のマウスから測定できるVRイメージングシステムを構築し、自閉症モデルマウスの皮質機能ネットワークダイナミクス異常を明らかにした。機械学習によって、走り始めるときや止まるときの皮質機能ネットワークパターンから自閉症モデルマウスと野生型マウスを高精度に判別することにも成功した。
自閉症モデルマウスでは運動開始後の同ネットワークが密になっていて、モジュール性（ノードのクラスター化割合）が低下している。当該マウスの脳機能ネットワークの特徴として、運動野の機能的結合が自閉症の判定に重要であることが明白になった。今後これらの解剖学的結合や神経生理を詳細に研究することで、運動野と他のどの脳領域とのネットワークが自閉症病態の要因となるかを解明していける。
自閉症の脳機能ネットワークダイナミクス研究が進むことで、新たなバイオマーカーの創出が期待されるという。研究グループの成果はCell Reportsに掲載された。