脑部扫描方法可以帮助检测自闭症
科学家报告一个新的使用脑部扫描的成功程度区分成人自闭症和人民没有障碍,提前,可能导致一个诊断工具的发展。
许多医生和科学家认为他们可以改善孤独症谱系障碍的诊断和了解如果他们大脑中识别特定的异常可靠手段。这样的“生物标记”已被证明难以捉摸,常常因为方法显示承诺与一组患者当应用到另一个失败。在一项新的研究自然通讯然而,科学家报告一个新的程度的成功。他们提出的生物标记与一个相对高度的准确性评估两组不同的成年人。
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技术,主要发达国际电气通信基础技术研究所(ATR)研究所的《京都议定书》,日本的主要贡献来自三个布朗大学的合作者,是计算机算法称为“分类”,因为它可以分类集的主题——那些有自闭症症状和那些没有——基于脑功能性磁共振成像(fMRI)扫描。通过分析成千上万的脑网络连接的连接在许多人没有自闭症,软件发现16个关键区际功能连接,允许它告诉,准确性高,传统上被诊断为自闭症,谁没有。团队开发的分类器与181名成年志愿者在三个地点在日本,然后应用在一群88的美国成年人在七个地点。所有研究志愿者自闭症诊断没有智力障碍。
“这是第一个研究(成功)分类器适用于一个完全不同的群体,“说共同通讯作者Yuka佐佐木,研究助理教授的认知、语言和心理科学棕色。“之前曾多次尝试。我们终于克服了这个问题。”
混合分类器,这两种机器学习算法,在每个工作人口,平均85%的准确率在日本志愿者和在美国75%的准确率。研究人员计算出的概率看到这种程度的cross-population表现纯粹的偶然是一百万年的1.4。
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“这些结果表明,尽管我们开发了一种高可靠使用训练数据分类器只在日本,它是足够通用分类(自闭症)在美国验证队列,“写的临床医生和基本的研究团队由第三Kawato ATR。
进一步的验证
在另一个验证分类器的方法,研究人员问的差异报告指出16连接不仅是预测一个人是否有一个自闭症的诊断,但他们是否与性能的主要诊断方法目前临床医生,自闭症诊断观察计划。两者不是基于标记的生物学或心理学,而是对医生的访谈和观察的行为。分类器能够预测分数两者通信组件显著相关性为0.44。
发现的相关性表明,16连接节选分类器与属性的重要性。当研究人员检查这些16连接和他们大脑网络影响,他们发现41%的大脑特定区域内16连接驻留所属cingulo-opercular网络,这关系到别人的大脑功能,如怀孕,面对处理和情感处理。困难的社会和情感感知任务自闭症谱系障碍的重要症状。
最后,研究小组是否适当分类反映了异同自闭症谱系障碍和其他精神疾病。自闭症,例如,分享一些相似之处与抑郁症或精神分裂症但不注意缺陷多动障碍,先前显示基因组研究。应用于这些其他疾病患者类似的没有条件的人相比,分类器显示适度但在识别精神分裂症患者统计上显著的准确性,而不是抑郁或多动症患者。
最终的临床实用性?
收集所需的核磁共振扫描数据简单,佐佐木说。受试者只需要花大约10分钟的机器,不需要执行任何特殊任务。他们仍然只需要保持和休息。
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尽管如此简单,即使分类器进行了空前的研究,佐佐木说,它还没有准备好成为临床工具。虽然未来可能会带来发展,改进将是必要的。
“需要更高的精度水平,”佐佐木说。“百分之八十的准确率可能不是在现实世界中是有用的。”
还不清楚它将如何工作的儿童中,志愿者们在这项研究中都是成年人。
但如果进一步可以提高分类器的精度,研究人员希望它不仅可以使用作为一个基于生理诊断工具也为监测治疗。医生也许总有一天会能够使用该工具监控治疗是否产生变化大脑连通性,佐佐木说。
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出版
以Net al。少量的大脑连接异常预测成人自闭症谱系障碍。自然通讯,2016年4月14日发表。doi: 10.1038 / ncomms11254
