自闭症诊断大脑表示社会思想的准确预测
精神疾病——包括自闭症——为特征,并根据临床诊断评估,口头和身体的行为。然而,大脑成像和认知神经科学正准备提供一个强大的先进的新工具。
卡耐基梅隆大学的研究人员创造了脑阅读技术使用社会思想的神经表征预测孤独症诊断准确率为97%。这建立第一个基于生物的诊断工具,衡量一个人的思想来检测疾病,影响全球许多儿童和成人。
发表在《公共科学图书馆•综合》研究结合功能性磁共振成像(fMRI)和机器学习技术首先开发了卡内基梅隆大学,使用扫描和解码大脑活动模式的内容对象的一个人的思想或情感。之前的研究也表明,特定的思想和情绪有一个非常类似的神经在正常的个人签名,表明大脑紊乱可能显示检测认为激活模式的改变。
现在,卡耐基-梅隆的烫发只是领导的研究小组已经成功地使用这种方法来识别自闭症通过检测方式的变化某些概念出现在自闭症个体的大脑。他们称这些变化“thought-markers”,因为他们表明大脑中的异常表示的某些思想障碍的诊断。
“我们发现,我们可以知道一个人是否患有自闭症时,他们的大脑活动模式思考社会的概念。这给了我们一个全新的视角来理解精神疾病和障碍,“d·o·赫就说大学的心理学教授迪特里希大学的人文和社会科学,主要研究孤独症的神经基础。“我们不仅表明,自闭症患者的大脑可能不同,或他们的激活是不同的,但社会思想的形成方式是不同的。我们发现了一个生物thought-marker自闭症。”
在这项研究中,只是和他的同事们的大脑扫描17成人高功能自闭症和17正常控制参与者。参与者被要求考虑16个不同的社交互动,比如“说服”,“崇拜”和“拥抱”。
大脑产生的图像显示,社会互动的控制参与者的思想显然包括激活显示的表示“自我”表现在大脑的后中线区域。然而,自我相关的脑激活附近没有孤独症组。机器学习算法分类个人自闭症或基于功能磁共振成像thought-markers正常准确率达到了97%。
”当被问及想说服,拥抱或崇拜,正常的参与者将自己的想法;他们是相互作用的一部分。对于那些患有自闭症,思想更像是考虑字典或看戏——没有说,“就说。
的影响这一研究可能扩展到其他精神疾病,比如自杀或有强迫症,某些类型的思想的改变。通过提供一个基础的改变的想法使用测量技术与临床评估,这项新的研究可能使临床医生能够更快、更特定的诊断和更快地实现靶向治疗,关注变更。
“这是一个潜在的非常有价值的方法,不仅可以补充当前精神评估。不仅可以识别精神障碍症状,而是大脑不正常运作的系统。最终可能对精神疾病的屏幕使用定量生物措施,认为将测试等一系列的疾病或障碍,“只是说。
本神经科学研究的是两个方面的先锋:它进步的科学使命精神障碍分类和诊断基于行为和神经生物学的措施(而不是传统的症状),它集成了大脑和思维的概念通过评估思想的大脑功能。
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出版
马塞尔·亚当,弗拉基米尔·l·Cherkassky奥古斯托Buchweitz,蒂莫西·a·凯勒汤姆·m·米切尔。识别孤独症的神经表征社会互动:孤独症的神经认知标记。出版的《公共科学图书馆•综合》2014年12月2日。doi: 10.1371 / journal.pone.0113879
