NIH研究大脑功能映射关系来预测自闭症婴儿
自闭症影响大约每68名儿童在美国。兄弟姐妹被诊断为自闭症的孩子有更高的风险。虽然早期诊断和干预可以帮助改善自闭症儿童的治疗结果,目前没有方法来诊断疾病的儿童表现出症状之前。
“先前的研究表明,大脑相关的变化发生在自闭症行为症状出现之前,“Diana Bianchi博士说,医学博士美国儿童健康与人类发展研究所主任。“如果未来的研究证实这些结果,探测大脑差异可能使医生能够诊断和治疗孤独症今天比他们早。”
领导的研究团队在最近的研究中,结果调查人员在北卡罗莱纳大学教堂山分校和圣路易斯华盛顿大学医学院的集中在大脑的功能性connectivity-how的大脑区域合作在不同的任务,在休息。通过fcMRI,研究者扫描59高风险,6个月大的婴儿睡觉时自然。孩子们被视为高风险的因为他们有自闭症的哥哥或姐姐。11岁2年,59岁的婴儿在这一组被诊断出患有自闭症。
研究人员使用一个基于计算机的机器学习技术,火车本身寻找差异,可以单独的神经影像学结果为两个groups-autism或non-autism-and预测未来的诊断。分析预测每个婴儿的未来诊断通过使用其他58婴儿的数据训练计算机程序。这种方法确定的82%的婴儿会有自闭症(9 11),它正确地识别所有的婴儿没有患上自闭症。在另一个分析测试的结果可能适用于其他情况下,计算机程序预测诊断组10婴儿,以93%的准确率。
“虽然发现早期,研究表明,在未来,神经影像可能是一个有用的工具来诊断自闭症或帮助卫生保健提供者评估孩子的发展障碍的风险,”约书亚·戈登说,医学博士博士,NIMH导演。
总的来说,研究小组发现974年的6个月大的小孩的大脑功能连接与自闭症相关的行为。作者提出,一个单一的神经影像扫描可能准确预测自闭症在高危婴儿,但警告说,这些发现需要复制到一个更大的集团。
参考:
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本文从提供的材料已经再版美国儿童健康与人类发展研究所。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。
