婴儿

脑部扫描和计算机程序可以预测婴儿的自闭症

  在美国,每68名儿童中就有1名患有自闭症。被诊断患有自闭症的儿童的兄弟姐妹患这种疾病的风险更高。尽管早期诊断和干预可以帮助改善自闭症儿童的预后,但是目前尚无方法可以在儿童出现症状之前对其进行诊断。

  NICHD主任医学博士Diana Bianchi说:“以前的发现表明自闭症中会发生与行为有关的大脑相关变化。”“如果未来的研究证实了这些结果,发现大脑差异可能使医生比现在更早地诊断和治疗自闭症。”

  在当前的研究中,由北卡罗来纳大学教堂山分校和圣路易斯华盛顿大学医学院的美国国立卫生研究院资助的研究人员领导的研究团队专注于大脑的功能连通性在不同任务下大脑各区域如何协同工作在休息时研究人员使用fcMRI扫描了59名6个月大的高危婴儿,而他们自然睡眠。这些孩子被认为是高风险的,因为他们的兄弟姐妹患有自闭症。在2岁时,该组59例婴儿中有11例被诊断出患有自闭症。

  研究人员使用了一种称为机器学习的基于计算机的技术,该技术可以自我训练以寻找可以将神经成像结果分为两类(自闭症或非自闭症)的差异,并预测未来的诊断。一项分析通过使用其他58名婴儿的数据训练计算机程序来预测每名婴儿的未来诊断。该方法确定了82%的继续患有自闭症的婴儿(11名中的9名),并且正确地识别了所有未发展为自闭症的婴儿。在另一项测试中,该程序可以很好地预测结果适用于其他情况的分析结果,该计算机程序以10%的婴儿为一组对诊断进行了预测,准确率为93%。

  “尽管研究结果是早期的,但研究表明,神经影像学可能是诊断自闭症或帮助医疗保健提供者评估儿童患该病风险的有用工具,”医学博士Joshua Gordon博士说。,NIMH总监。

  总体而言,研究小组在6个月大的婴儿的大脑中发现了974个与自闭症相关行为相关的功能连接。作者提出,单次神经影像学检查可以准确预测高危婴儿的自闭症,但要注意,这一发现需要在更大的人群中重复使用。

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