研究发现纽约-新泽西地区无智力障碍自闭症患者令人震惊地增加了500%

研究发现纽约-新泽西地区无智力障碍自闭症患者令人震惊地增加了500%罗格斯大学公共卫生学院兼职教授、今天（1月26日）发表在《儿科》杂志上的研究报告的主要作者约瑟芬-申努达说："关于ASD的一个假设是，它与智力障碍同时发生。这一说法得到了较早的研究的支持，这些研究表明高达75%的自闭症儿童也有智力障碍。""我们的论文所显示的是，这种假设并不真实，"Shenouda说。"事实上，在这项研究中，三分之二的自闭症儿童没有任何智力障碍。"利用新泽西州自闭症研究的半年数据，研究人员在研究期间在新泽西州四个县（埃塞克斯、哈德逊、海洋和联合）确定了4661名8岁的自闭症儿童。其中，1505人（32.3%）有智力障碍；2764人（59.3%）没有。随后的分析发现，在2000年至2016年期间，ASD与智力障碍共存的比率增加了两倍--从2.9/1000增加到7.3/1000。没有智力障碍的ASD比率跃升了五倍，从千分之3.8到千分之18.9。Shenouda说，对观察到的增长可能有一些解释，尽管需要更多的研究来明确确切的原因。罗格斯新泽西医学院副教授、该研究的资深作者沃尔特-扎霍罗尼说："对ASD的认识和测试的提高确实起到了一定的作用。但是，我们看到在没有任何智力障碍的孩子中，自闭症的发病率增加了500%--我们知道这些孩子正从裂缝中掉落--这一事实表明，还有一些东西也在推动这种状况的激增。"ASD患病率已被证明与种族和社会经济地位有关。罗格斯大学的研究发现，与白人儿童相比，患有ASD和没有智力障碍的黑人儿童被确诊的可能性要低30%，而与低收入地区的儿童相比，生活在富裕地区的儿童被确认患有ASD和没有智力障碍的可能性要高80%。利用新泽西州自闭症研究数据和美国人口普查数据，研究人员能够估计这四个县的自闭症漏报率，解决这些发现可以帮助缩小识别差距，并最终将急需的ASD服务带到低收入地区。她说："由于高达72%的ASD人群具有边缘或平均的智力能力，应强调早期筛查、早期识别和早期干预。因为智力功能的提高与年轻时的强烈干预成正比，所以必须进行普遍筛查，特别是在收入较低的社区。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1341079.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1341079.htm

开创性的AI技术诊断两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%

开创性的AI技术诊断两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%一种开创性的人工智能系统利用脑核磁共振成像诊断技术，可以非常准确地诊断出24至48个月大儿童的自闭症，两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%，为更早、更有效地治疗和管理自闭症铺平了道路。在北美放射学会（RSNA）年会上展示的这一系统通过分析专门的脑部核磁共振成像诊断自闭症的准确率高达98.5%，令人印象深刻。肯塔基州路易斯维尔大学访问研究学者、理学士MohamedKhudri是一个多学科团队的成员，该团队开发了三阶段系统来分析和分类大脑弥散张量MRI（DT-MRI）。DT-MRI是一种特殊技术，可检测水如何沿着大脑白质束流动。Khudri说："我们的算法经过训练，可以识别出偏差区域，从而诊断出一个人是自闭症患者还是神经症患者。"人工智能系统包括从DT-MRI扫描中分离出脑组织图像，并提取显示大脑区域之间连通性水平的成像标记。机器学习算法将自闭症儿童大脑中的标记模式与正常发育大脑中的标记模式进行比较。单张图像中的五大白质特征（区域对）。颜色图为黄色=小脑上梗（R）/无楔束（R），橙色=穹窿柱和穹窿体/放射状后冠（L），紫色=脾脏/网状结构内囊（L），蓝色=背侧扣带回（L）/穹窿嵴（R），绿色=脾脏/外囊（R）。图片来源：RSNA/MohamedKhudri,B.Sc."自闭症主要是一种大脑内部连接不当的疾病，"共同作者、路易斯维尔诺顿儿童自闭症中心主任、神经学教授、医学博士格雷戈里-巴恩斯（GregoryN.Barnes）说。"DT-MRI捕捉到了这些导致自闭症儿童经常出现的症状的异常连接，如社交沟通障碍和重复行为。"研究人员将他们的方法应用于自闭症脑成像数据交换-II中226名年龄在24到48个月之间的儿童的DT-MRI脑扫描。数据集包括126名受自闭症影响的儿童和100名发育正常儿童的扫描结果。该技术在识别自闭症儿童方面的灵敏度为97%，特异度为98%，总体准确率为98.5%。Khudri说："我们的方法是一项新的进步，能够早期发现两岁以下婴儿的自闭症。我们相信，在三岁前进行治疗干预可以带来更好的结果，包括自闭症患者有可能获得更大的独立性和更高的智商。"根据美国疾病预防控制中心发布的《2023年自闭症社区报告》，不到一半的自闭症谱系障碍儿童在3岁前接受了发育评估，30%符合自闭症谱系障碍标准的儿童在8岁前没有得到正式诊断。巴恩斯博士说："早期干预的理念是利用大脑的可塑性，即通过治疗使大脑功能恢复正常的能力。成像技术有望以客观的方式快速检测自闭症。我们设想了一种自闭症评估方法，首先进行DT-MRI评估，然后由心理学家进行简短的会诊，确认结果并指导家长采取下一步措施。这种方法可以减少心理学家多达30%的工作量。"研究人员说，患有自闭症的婴幼儿迟迟得不到诊断有几个原因，其中包括测试中心带宽不足，他们的人工智能系统可以促进精确的自闭症管理，同时减少与评估和治疗相关的时间和成本。人工智能系统会生成一份报告，详细说明哪些神经通路受到了影响、对大脑功能的预期影响以及严重程度分级，可用于指导早期治疗干预。研究人员正在努力实现其人工智能软件的商业化，并获得美国食品和药物管理局（FDA）的许可。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400141.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400141.htm

苹果公司正研究利用 iPhone 摄像头检测儿童自闭症的方法

苹果公司正研究利用iPhone摄像头检测儿童自闭症的方法根据该报告，苹果公司希望能够利用iPhone内的摄像头跟踪儿童的面部，并观察不同的面部行为，如他们看向远方的频率，作为检测儿童自闭症的潜在因素，这与之前宣布的研究工作相呼应...包括这一点和苹果公司在儿童自闭症检测方面的早期工作，《华尔街日报》说，这些功能可能永远不会成为用户的终端功能，但指出苹果公司在AppleWatch上发布一系列相关功能之前，已经投资了多项以心脏为重点的研究...报告指出，作为苹果推动隐私保护的一部分，该公司最终的目标是在用户的设备上本地运行任何算法，包括用于早期检测儿童自闭症的算法，而不需要将收集到的任何数据发送到云端进行处理。via郭德纲相声

科学家发现关键线索 自闭症谱系障碍的突破性治疗有望

科学家发现关键线索自闭症谱系障碍的突破性治疗有望自闭症谱系障碍是一种发展障碍，已知从儿童早期开始发生。它是一种神经发育障碍，其特点是社会交流和互动相关行为持续受损，导致行为模式、兴趣和活动范围有限，以及重复行为。大多数自闭症谱系障碍患者有行为障碍，有时还伴有其他发育障碍。由于目前还没有准确的分子诊断方法，自闭症谱系障碍的早期诊断是在相当晚的时期做出的。虽然通过行为管理疗法在改善症状方面取得了一些成功，但在分子水平上还缺乏有效的治疗方法。KimMin-sik教授的团队利用Cntnap2缺陷模型，即首尔国立大学医学院LeeYong-Seok教授团队建立的谱系障碍小鼠模型，提取前额叶皮层组织，进行基于质谱的综合定量蛋白质组学和代谢组学分析。此外，通过与之前报道的自闭症谱系障碍患者的大数据进行比较和分析，该团队证实了问题发生在兴奋性神经元的代谢和突触等网络中。新生物系的KimMin-sik教授说："通过这项研究开发的多组学综合分析技术推进了对自闭症谱系障碍的病理认识，使发现从特定自闭症基因诱导的分子水平细胞分化到生物统计信息的综合网络成为可能。"他还说："我们正试图通过对各种模型进行综合分析，找到自闭症谱系障碍的核心网络并发现治疗目标。"这项研究是在韩国科学和信息通信技术部的脑科学源技术发展项目的支持下进行的。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1336283.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1336283.htm

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达 100%

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达100%韩国延世大学医学院的研究人员近日取得一项突破：利用深度学习人工智能算法分析儿童视网膜照片，竟然实现了对自闭症谱系障碍（ASD）的诊断，准确率高达100%。这项研究为自闭症诊断开辟了新的可能。研究人员招募了958名平均年龄为7.8岁的参与者，其中一半患有自闭症，另一半为发育正常的对照组。他们拍摄了所有参与者的视网膜照片，并通过深度学习算法分析照片与症状严重程度评分之间的关联。令人惊讶的是，该算法在测试阶段表现出了惊人的准确度，成功识别出所有自闭症患儿，准确率达到100%。即使剔除图像中95%最不重要的区域（仅保留视盘区域），算法的准确率也依然保持稳定，表明视盘区域对于区分自闭症至关重要。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

自闭症患者并非对疼痛 "漠不关心或不敏感"

自闭症患者并非对疼痛"漠不关心或不敏感"自闭症是一种神经发育障碍，影响交流、社会互动和行为。研究表明，自闭症患者对疼痛的体验可能与神经正常的人不同。新证据质疑了关于自闭症疼痛的假设研究人员旨在检验自闭症患者对疼痛不敏感的"普遍假设"。目前的诊断标准表明，自闭症患者对疼痛或温度表现出"明显的漠不关心"。然而，以前的大多数研究并没有显示自闭症患者对疼痛的敏感性有什么不同。魏斯曼-福格尔教授及其同事对104名成年人进行了深入的痛觉实验室测试，其中52人患有自闭症。这个样本是迄今为止测试自闭症患者疼痛心理物理学的最大样本。两组人在一个简短的认知测试中的得分相似。自闭症患者有较高的精神药物使用量，并认为自己有更大的焦虑感，以及对疼痛和日常环境刺激（如气味、噪音和光线）有更高的敏感性。这个研究项目是由以色列科学基金会（ISF;1005/17）资助的。在定量感官测试中，自闭症组和非自闭症组在热和疼痛检测阈值方面没有差异。这表明疼痛和热阈值正常，表明自闭症参与者中"周围神经系统的功能正常"。然而，自闭症组在对高于其疼痛阈值的各种刺激作出反应时，给出的疼痛评级一直较高，证明了对疼痛的过度敏感。这些测试还提供证据表明，自闭症患者可以成功地抑制短暂的疼痛刺激，但不能抑制持久的疼痛刺激。重要的是，在日常生活中经历长时间的疼痛是发展为慢性疼痛的一个风险因素。新发现可能带来早期治疗和更好的生活质量这些发现共同表明，自闭症患者具有"亲痛觉"的疼痛调节特征：他们的大脑在促进疼痛体验方面显得更加活跃，而在抑制持续疼痛方面则不太活跃。这与作为自闭症谱系障碍潜在机制的兴奋/抑制失衡理论相一致，但在疼痛处理方面却被忽视了。该研究对自闭症患者经历的疼痛较少的看法提出质疑，相反，他们可能对疼痛的敏感性有所增强。魏斯曼·福格尔教授及其同事写道："这种误解可能导致晚期诊断和不良治疗，造成痛苦并加剧自闭症症状"-可能会增加发展成慢性疼痛疾病的风险。"虽然他们的研究集中在一组认知功能基本正常的自闭症患者身上，但研究人员写道："这些结果也可能适用于自闭症患者，他们的认知和言语交流障碍可能会消除他们交流疼痛的能力"。Weissman-Fogel教授和合作者总结说。"这些发现可能会提高医生、家长和护理人员对自闭症疼痛现象的认识，从而发展处早期和有效的治疗，以改善自闭症患者及其家庭的福祉和生活质量。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1341605.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1341605.htm