用AI帮助自闭症早期检测，6-18个月的女婴将受益。 <自闭症机构>
研究人员发现，自主神经兴奋是保存在不同物种中的重要大脑属性，是改变发育轨迹的有力指标。视觉诱发电位(VEP)是大脑中视觉处理的EEG测量，它也可以用作Rett综合征的潜在生物标志物。
日前，美国科学家发现，AI可用于测量瞳孔扩张或心率的自发波动，以更早地诊断自闭症、Rett综合征和其他具有自闭症行为特征的神经发育障碍。研究结果发表在《美国国家科学院院刊》上。
在世界范围内，自闭症儿童通常在2-3岁或更大时被诊断出来。然而，早期自闭症检测的缺乏极大地延迟了他们的治疗和康复。这种困境可能被AI改写，6-18个月的自闭症女婴有望被检测出来。
Fagiolini和她的同事希望这个系统不仅可以为自闭症和Rett综合征提供早期预警信号。它还可以用于监测自闭症患者未来对治疗的反应。
Fagiolini认为，这些生物标志物可以为婴幼儿提供高质量和负担得起的自闭症筛查工具，警告即将发生的神经发育问题，并帮助他们跟踪发育和治疗的进展。这也意味着，如果能够找到非侵入性且易于评估的生物标志物，即使是新生儿也可以在早期阶段进行自闭症测试。
研究小组开始在几个自闭症小鼠模型中测量瞳孔波动，其中一些模型携带可能导致Rett综合征或其他神经发育障碍的突变基因。他们发现，在动物开始表现出自闭症症状之前，瞳孔的自发扩张和收缩已经发生了变化。
研究小组随后使用这种算法识别了35名患有雷特综合征的年轻女孩和40名正常儿童，并通过心率波动来测量他们的兴奋程度。尽管如此，他们还是成功鉴定出了患有雷特综合征的女孩，在女孩1-2岁时检查的准确率高达80%。
以往的研究表明，如果人脑中与觉醒有关的胆碱回路受到干扰，就会影响瞳孔的自发扩张或收缩以及心率。波士顿儿童医院神经学家Michela Fagiolini博士领导的研究小组发明了一种机器算法，可以识别与自闭症有关的瞳孔放大，并准确识别6-18个月大的女婴是否患有Rett综合征。
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