研究人员认为,儿童在2岁以后就会出现自闭症谱系障碍的典型症状,比如眼神交流困难。但是行为评估并不能帮助预测谁会患上自闭症,因而诊断婴儿自闭症变得困难。20世纪90年代开始,皮文和其他研究人员注意到,自闭症儿童的大脑往往比发育正常的儿童更大,这表明大脑发育可能是自闭症谱系障碍的一个生物标志物,但却还不清楚过度生长是什么时候发生的,发展的情况如何。
Heather Cody Hazlett等人发表在《Nature》的研究表明,核磁共振扫描显示,与没有被诊断出自闭症的儿童相比,这些婴儿的大脑体积在12到24个月之间增长得更快,而且这种加速增长与自闭症的行为迹象同时出现。同时还发现,ASD症状出现前6到12个月,大脑会发生变化,与未被诊断出自闭症的婴儿相比或者晚些时候被诊断出自闭症的婴儿,大脑皮层表面区域增长得更快。那么,这些大脑的变化可以用来预测婴儿自闭症的诊断吗?Hazlett和Piven的团队使用深度学习神经网络来研究,在一组较大的高危婴儿中,6个月和12个月的核磁共振成像扫描能否预测2岁时的自闭症诊断。结果显示,该算法正确地预测了37例自闭症诊断中的30例,而在142名后来没有被诊断出自闭症的婴儿中,有4例出现了假阳性,这对于自闭症患者来说具有巨大的临床意义。但我们需要注意的是研究者选择的对象是高危婴儿,对于普通婴儿情况又是如何呢?这需要后续研究的深入探索。如果自闭症可以在婴儿时期预测,那么对于早期干预是十分重要的。预测后可以借助可靠的早期诊断工具帮助研究人员测试干预措施,制订个人干预计划。
参考文献:
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编写者:张春蝶 审阅者:苏雪云