Хорошо набитый аутистичными мышами фМРТ

Когда лет 10-15 назад я бегал и пугал коллег криками про то, что «классификация полная шляпа и надо что-то с этим делать срочно», что расстройства личности (PD) – наверняка во многом суть есть расстройства нейроразвития (NDD), но мы ничего и не наблюдаем специально и плохо смотрим ретроспективно на развитийную часть, да и инструментария по сути толком нет, полный ноль институциональный и широкий психообразовательный для родителей и образования, в смысле отсечек и фокусировки той или иной… а круг NDD в текущем виде – дурь просто какая-то, абсолютно наркоманский набор нескладушек, но, особого понимания даже на уровне «ну, а к чему это все» я не обнаруживал, кстати, скорее всего оно и сегодня так же, но свет в конце тоннеля вроде есть.

Поговорим про один из таких лучиков – Pagani и компания со статьей Autism subtypes identified using cross-species functional connectivity analyses в Natгку Neurosciience в мае 2026 года. Авторы пытаются сделать то, что в аутизме давно много кому хочется сделать, но обычно получается так себе: не просто многозначительно вбросить про то, что «аутизм гетерогенен», а показать, что часть этой гетерогенности можно разложить на биологически разные подтипы (спойлер – пока не очень все равно).

И проблема довольно старая: клинически под одним диагнозом (даже если сидеть ровно в пределах именно нозологической рамки) лежит очень разный материал. Разные профили речи, интеллекта, моторики, сенсорики, социальной мотивации, адаптации, коморбидности, возрастной динамики, половых различий и т.д и т.п. Такая же разнородность видна и в немногочисленной уже нейровизуализации: находят то больше связи, то меньше связи, то разные зоны, то возрастные эффекты, но в целом та же фигня – «понятно, что ничего не понятно».

Что нового и важного? Разбираемся:

Мыши. Там модели, узкая, но понятная генетика и иммунные модели (Shank3, Cntnap2, 16p11.2 deletion, 22q11.2 deletion, Syn2, BTBR, Chd8, Oxtr, Tsc2, Ube3a, Nlgn3, Cdkl5, En2, Fmr1, Mecp2, Sgsh, IL-6 exposure, Trem2 и др.), мутанты и контроль.

Потом – люди. Тут взяли большой мультицентровый resting-state fMRI датасет: 940 человек с идиопатическим аутизмом и 1 036 (типа) нейротипичных контролей, возраст 5–30 лет, из 38 коллекций: в основном ABIDE I/II плюс выборка Child Mind Institute.

Главная fMRI-метрика – global connectivity/weighted degree centrality. Проще: для каждого вокселя (условно – трехмерный пиксель) смотрят, насколько он функционально связан с остальными вокселями мозга. Потом сравнивают аутизм-модель с контролем и строят карту: высматривая, где связность снижена, где повышена.

Что удивительно, при всех понятных ограничениях у мышей было уже не просто «не все так однозначно», а вполне себе кластеринг по осям гипо- и гиперконнективности.

Примеры моделей с преобладающей гипоконнективностью по генетике: En2, Shank3, 22q11.2, 16p11.2, Ube3A, Sgsh. Примеры моделей с преобладающей гиперконнективностью: Cdkl5 KO, Fmr1, Chd8, Tsc2, IL-6. По анатомии чуть более шумно – медиальная префронтальная кора, стриатум, ниже и спереди от стриатума могли играть в обоих направлениях, а вот гипокамп и амигдала больше фигурировали в гиперконнективном подтипе, тогда как гипоталямус и соматомоторная кора больше относились к гипоконнективному. На уровне сетей: у гипоконнективного мышиного подтипа было распространённое снижение связности между salience, default mode и hippocampal networks. У гиперконнективного – усиление связи между limbic, salience и subcortical systems.

То есть не просто тут больше, тут меньше, а прям разные архитектуры.

Человечью часть не кластеризовали с ноля, а (сильно упрощая) натянули мышей туда как карту, с поправками на эволюционно сопоставимые регионы.

Гипер и гипо-коннективные варианты тоже торчали из части куста замечательно. Чуть иначе, но все было. А через reverse inference mapping получили разные когнитивные ассоциации: гипоконнективная карта больше пересекалась с oculomotor, language и cognitive areas; гиперконнективная – с sensory, visceral, motor, reward и inhibitory control areas.

Клинически это уже даже почти как-то можно сформулировать условно: гиперконнективный тип выглядит более «субкортикально-салиентно-сенсорно-висцеральным», а гипоконнективный – более «кортико-когнитивно-языково-окуломоторным» … так сказать. Но это просто моя «недомнемоника» скорее пока, а вовсе не готовый клинический фенотип – до фенотипов тут как до Бомбея пешком.

Генетику тоже посмотрели. Гипоконнективный подтип – ключевые слова тут: chemical synapse transmission, SynGO, membrane trafficking, vesicle transport/release, synaptic vesicles/plasticity. Особенно сильные сигналы были в модулях vesicle transport и release и synaptic vesicles и plasticity.

Гиперконнективный человеческий подтип – торчали immune-related pathways: cytokine signaling, innate immune system, immune response, reactive (не путать с гиперактивированной) microglia. При этом транскрипционный/хроматиновый сигнал, который был заметен у мышей, у людей уже теряется в шуме.

Один из важных результатов статьи: мышиный раскол частично повторяется в человеческом аутизме.

Тут важная деталь – fMRI-connectivity не то, чтобы прямо равно «больше нейронной активности = больше fMRI-связности», потому, более верно про это пока спекулировать(!) так: fMRI-гипоконнективность скорее про повышенную кортикальную возбудимость, а fMRI-гиперконнективность – скорее из области избыточного торможению или еще чего веселого по E/I-балансировкам.

Еще проще, как это НЕ читать: «гипоконнективность = мозг недосвязан / слабый», «гиперконнективность = мозг пересвязан / слишком активный».

Почему мне эта работа как бальзам на раны: она отлично ложится на мое понимание, что «аутизм» – не один сбой, а пачка разных способов нарушения настройки иерархических систем. Пробросить язык работы в мой любимый фреймворк predictive coding пока никак, но намеки уже есть.

Уже (очень осторожно) можно набросать, что похоже, и возможно, что гипоконнективный fMRI-подтип может напоминать систему с высоким локальным gain/precision prediction errors: много локального сигнала, много деталей, плохое сглаживание контекстом, перегруз от неопределённости, трудности с гибким обновлением модели.

Гиперконнективный (кстати, важно то, что наконец есть некоторые основания уже обозвать его и «иммунный/микроглиальный подтип», со всеми терапевтическими вытекающими) может напоминать гиперсалиентность интероцептивных и сенсорных сигналов, более телесно-аффективный профиль перегруза, где система слишком сильно связывает внутренние состояния, угрозу, сенсорику и контроль.

Но, тут понятно, что я уже нагло спекулирую, в самой работе только намеки на возможность поспекулировать более предметно, не более того.

Ежу понятно, что у нас не наступает эпоха, когда мы можем сунуть человека в фМРТ, а потом бодро отрапортовать, что у нас тут «гиперконнективно-иммунный аутизм, поэтому накатим Longvida полкило или типа того».

Помним, что 75% выборки тут тупо пролетели мимо обоих паттернов, и они что-то еще. То есть, важно понимать, что мы… они не открыли два аутизма и близко. Это очень смешно, для тех, кто понимает, я реально в этом месте подавился кофеем. Два подтипа – даже не каркас сетки, это просто «о, по центру там сложно, а тут в углу две фигни похоже немного понятные». Ну, и перескок с мышей на людей – смело, но всегда не бесплатно.

И еще, это не торчит из текста прямо, но подчеркну, что это не история про статику! То есть это не «в мозге навсегда проведены лишние/недостающие провода». Это корреляционный BOLD-паттерн в состоянии покоя, усреднённый по времени сканирования и нормированный относительно контрольной группы. Поэтому гипер/гипо здесь – не буквальная анатомическая «пересвязанность» или «недосвязанность», а скорее статистическое направление отклонения некоторой функциональной корреляционной связности. Иногда при том.

И это не про то, что гвоздями прибито: внутри минут и часов функциональная связность может очень существенно плавать! Почти наверняка будет существенно меняется уровень бодрствования, тревога, сенсорный ввод, глаза открыты/закрыты, уши заткнуты/нет, есть ожидание, усталость, сонливость, кофеин, фарма какая, даже дыхание, движение, аrousal над под порогами. И это особенно критично для аутистик, потому что у них сам «resting state» часто не такой уж rest: человек лежит в шумной трубе, с непонятными телесными ощущениями, старается не двигаться, может тревожиться, маскировать, подавлять стиминг – какой тут rest.

То есть быстрый стейт лежит поверх более устойчивого, но тоже не гвоздями намертво приколоченного трейта, а на масштабе лет это почти наверняка будет и даже обязано меняться еще. Консорциум GENDAAR почти 10 лет назад показывал, что различия между исследованиями могут зависеть от возраста, пола, дизайна resting-state скана и метода анализа, так и в полях, в жизни оно точно так же работает. Потому, про пожизненную меточку в карточку и не мечтаем даже – это так точно не работает. К тому же у нас тут все про «в покое», навалите тут сверху «в задаче» и все станет куда веселее – обещаю.

Но хоть что-то… хорошая работа, с чего-то нужно начинать бороться с этим бардаком, и вот еще хороший кирпичик в стеночку.

• Pagani, M., Zerbi, V., Gini, S. et al. Autism subtypes identified using cross-species functional connectivity analyses. Nat Neurosci 29, 1476–1487 (2026). https://doi.org/10.1038/s41593-026-02287-z
• Hull JV, Dokovna LB, Jacokes ZJ, Torgerson CM, Irimia A and Van Horn JD (2017) Resting-State Functional Connectivity in Autism Spectrum Disorders: A Review. Front. Psychiatry 7:205. doi: 10.3389/fpsyt.2016.00205 https://www.frontiersin.org/journals/psychiatry/articles/10.3389/fpsyt.2016.00205/full