Autism spectrum disorder (ASD) is a general neurodevelopmental disorder associated with altered brain connectivity. However, most connectivity analyses in ASD focus on static functional connectivity, largely neglecting brain activity dynamics that have been reported to provide deeper insight into the underlying mechanisms of brain functions. Therefore, we anticipate that the use of dynamic functional connectivity (DFC) with interaction of clustering measures could help characterize ASD severity and reveal more information. In this study, we applied the sliding‐window and k‐means clustering methods to perform DFC and clustering analyses in ASD and typically developing (TD) groups. Data from 62 ASD and 63 TD children were acquired from the open‐access data set Autism Brain Imaging Data Exchange. Our findings revealed higher DFC variability between the posterior cingulate gyrus (PCC) and middle temporal pole (TPOmid) in subjects with ASD. The connection between the PCC and pars opercularis of inferior frontal gyrus (IFGoper) also presented greater variability in ASD, with the increase depending on ASD symptom severity. Furthermore, clustering analysis showed higher averaged dwell time and probability of transition for globally hyper‐connected state in the ASD group, which could be related to connection variability between the PCC and IFGoper. Our results demonstrate that both the PCC and IFGoper play crucial roles in characterizing symptom severity and state configuration in ASD, and brain connectivity dynamics may serve as potential indicators of ASD in future studies. Autism Res 2020, 13: 230–243. © 2019 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc.

中文翻译：

---

动态功能连接揭示了自闭症频谱异常中的异常变异性和超连接模式。

自闭症谱系障碍（ASD）是与大脑连通性改变相关的一般神经发育障碍。但是，ASD中的大多数连通性分析都侧重于静态功能连通性，而很大程度上忽略了已有报道的大脑活动动态，从而可以更深入地了解大脑功能的潜在机制。因此，我们预计将动态功能连接（DFC）与聚类措施的交互作用结合使用可以帮助表征ASD严重性并揭示更多信息。在这项研究中，我们使用滑动窗口和k均值聚类方法在ASD和典型的开发（TD）组中执行DFC和聚类分析。从自闭症脑成像数据交换的开放获取数据集中获得了来自62名ASD和63名TD儿童的数据。我们的发现表明，患有自闭症的受试者在后扣带回（PCC）和颞中极（TPOmid）之间具有更高的DFC变异性。PCC和下额回的耻骨小肌（IFGoper）之间的联系也呈现出更大的ASD变异性，其增加取决于ASD症状的严重程度。此外，聚类分析表明，ASD组中全局超连接状态的平均停留时间和转移概率更高，这可能与PCC和IFGoper之间的连接变异性有关。我们的结果表明，PCC和IFGoper在表征ASD的症状严重程度和状态配置方面都起着至关重要的作用，并且大脑连通性动力学可能会在将来的研究中作为ASD的潜在指标。PCC和下额回的耻骨小肌（IFGoper）之间的联系也呈现出更大的ASD变异性，并随ASD症状严重程度的增加而增加。此外，聚类分析表明，ASD组中全局超连接状态的平均停留时间和转移概率更高，这可能与PCC和IFGoper之间的连接变异性有关。我们的结果表明，PCC和IFGoper在表征ASD的症状严重程度和状态配置方面都起着至关重要的作用，而大脑的连通性动力学可能会在将来的研究中作为ASD的潜在指标。PCC和下额回的耻骨小肌（IFGoper）之间的联系也呈现出更大的ASD变异性，并随ASD症状严重程度的增加而增加。此外，聚类分析表明，ASD组中全局超连接状态的平均停留时间和转移概率更高，这可能与PCC和IFGoper之间的连接变异性有关。我们的结果表明，PCC和IFGoper在表征ASD的症状严重程度和状态配置方面都起着至关重要的作用，而大脑的连通性动力学可能会在将来的研究中作为ASD的潜在指标。聚类分析表明，ASD组中全局超连接状态的平均停留时间和转移概率更高，这可能与PCC和IFGoper之间的连接变异性有关。我们的结果表明，PCC和IFGoper在表征ASD的症状严重程度和状态配置方面都起着至关重要的作用，而大脑的连通性动力学可能会在将来的研究中作为ASD的潜在指标。聚类分析表明，ASD组中全局超连接状态的平均停留时间和转移概率更高，这可能与PCC和IFGoper之间的连接变异性有关。我们的结果表明，PCC和IFGoper在表征ASD的症状严重程度和状态配置方面都起着至关重要的作用，而大脑的连通性动力学可能会在将来的研究中作为ASD的潜在指标。Autism Res 2020，13：230–243。©2019国际自闭症研究会，Wiley Periodicals，Inc.