婴儿脑部扫描可以预测谁可能患上自闭症


西蒙弗雷泽/科学图片库Anil Ananthaswamy机器学习算法分析了6个月大的孩子的脑部扫描,并且几乎可以肯定地预测他们到2岁时是否会出现自闭症迹象这一发现意味着我们可能很快就能在症状出现之前进行干预,尽管这是否是可取的是一个有争议的问题 “我们一直试图尽早识别自闭症,最重要的是在自闭症的实际行为症状出现之前,”北卡罗来纳大学教堂山分校的团队成员Robert Emerson说以前的工作已经确定,大脑中的神经纤维束在患有自闭症的老年兄弟的婴儿中发展不同,因为他们在没有这种家族性风险因素的婴儿中如何做大脑中这些白质束的变化在6个月时可见对于这项新研究,艾默生和他的团队对59名睡眠婴儿进行了fMRI脑部扫描,他们都是6个月大,并且患有自闭症的兄弟姐妹,这意味着他们更容易自己患上自闭症扫描从230个大脑区域收集数据,显示它们之间的26,335个连接当团队跟踪2岁时的孩子时,11人被诊断出患有孤独症状该团队使用了6个月大的婴儿时的脑部扫描和孩子2岁时的行为数据来训练机器学习程序,以识别可能与以后的孤独症迹象有关的任何大脑连接模式,例如重复行为,语言困难或与他人交往的问题训练结束后,该计划仅使用6个月大脑的模式来预测哪些孩子会在2岁时出现自闭症迹象它正确地确定了11个在那个年龄被诊断出的人中的9个伦敦大学学院的Uta Frith说:“这项研究证实,自闭症具有生物学基础,在出现行为症状之前在大脑中出现,并且自闭症不是由于6个月后发生的环境影响,例如接种疫苗” “这仍然需要指出”目标是使用这样的分类器系统来识别可能在幼年时期患上自闭症的婴儿 “这就是主意,”艾默生说 “我们迫切需要做的是首先复制研究”预测谁会发展与自闭症有关的行为的能力提高了向父母提供培训的前景,这样他们就可以减少自闭症一些不太积极的方面的影响伦敦大学伯克贝克的艾米莉·琼斯和她的同事研究了早期干预措施,父母们通过这些措施增强了对婴儿社交沟通线索和行为的反应琼斯说:“我们已经证明,这些干预措施可以帮助减少长期症状,无论是行为还是大脑”约有20%的家族性自闭症风险较高的儿童被诊断出患有这种疾病,但只有约1.5%的普通人患有自闭症如果艾默生的系统可以提供一种方法来预测哪些高风险婴儿可能从早期干预中受益,那么挑战将是将技术扩展到患有自闭症的可能性较低的儿童 “即使分类在目前的数据集上运行良好,我们也不知道它对于一个全新的集合有多好,”弗里斯说,他警告机器学习算法可能会导致误报在出现行为特征之前进行干预的想法是一个有争议的想法许多人认为自闭症是他们个性的基本组成部分,虽然一些自闭症患者在沟通或形成关系方面存在很大困难,但是一些自闭症患者会重视特质,如集中注意力,注重细节或从新颖的角度看问题很难知道早期干预是否会破坏这些理论上,机器学习算法不仅可以识别可能患有自闭症的儿童,还可以识别可能存在特殊问题的儿童,例如语言困难如果是这样,那么早期干预疗法可以针对那些从帮助培养这些特定技能中受益的人 “这可能会消除一些争议,”琼斯说期刊参考:科学翻译医学,DOI:10.1126 / scitranslmed.aag2882阅读更多:'自闭症治疗帮助我的孩子说话' - 妈妈称赞新方法更多关于这些主题:
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