磁共振成像扫描的新分析揭示了自闭症大脑的独特特征

斯坦福大学医学院和露西尔·帕卡德儿童医院的研究人员使用了一种新颖的方法来分析大脑扫描数据，以区分自闭症儿童和正常发育的儿童。他们的发现表明，在自闭症患者中，影响社会交流和自我相关思想的大脑区域网络中的灰质有一个独特的组织。研究结果将于9月2日在网上发表生物精神病学．

虽然自闭症的诊断现在完全基于临床观察和一系列精神病学和教育测试，但研究人员在识别方面一直在取得进展解剖特点在大脑这将有助于确定一个人是否患有自闭症。

“这些新发现让我们对大脑组织有了一个独特而全面的认识孩子们并揭示了与自闭症严重程度之间的关系大脑结构研究负责人、精神病学和行为科学教授、神经学和神经科学教授维诺德·梅农博士说。

“我们越来越接近能够使用脑成像技术来帮助诊断和治疗自闭症患者，”儿童精神病学家安东尼奥·哈丹医学博士说，他是该研究的另一位资深作者，也是斯坦福大学精神病学和行为科学的副教授。哈丹在帕卡德儿童医院治疗自闭症患者。

哈丹补充说，大脑扫描不太可能完全取代依赖行为评估的传统自闭症诊断方法，但它们最终可能有助于幼儿的诊断。

大约每110个儿童中就有一个患有自闭症。这是一种致残性发育障碍，会损害儿童的语言技能、社交互动以及感知他人看法的能力。

该研究比较了24名8至18岁自闭症儿童的MRI数据和24名年龄匹配的正常发育儿童的扫描数据。这些数据是在匹兹堡大学收集的。

梅农说:“结果让我们大吃一惊。”“我们的方法使我们能够以更有意义的方式检查自闭症患者的大脑结构。”他补充说，新的发现拓展了科学家对自闭症核心大脑缺陷的基本认识。

这种分析方法被称为“多元探照灯分类”(multivariate searchlight classification)，它用三维网格划分大脑，然后每次检查大脑的一个立方体，并识别出可以用来区分自闭症儿童和正常发育儿童的灰质体积模式的区域。

新的分析并没有像以前的研究那样比较单个大脑结构的大小，而是产生了类似于整个大脑地形图的东西。科学家们基本上绘制了自闭症患者大脑中不同的悬崖和山谷，揭示了灰质物理组织的微妙差异。

这样的分析可能比以前的方法更有用。例如，早期的研究表明，自闭症患者在幼儿时期的大脑可能更大，或者在某个大脑结构上有很大的缺陷。这项研究采用了不同的方法，在默认模式网络中发现了几个与自闭症相关的差异，默认模式网络是一组对社会交流和自我相关思想很重要的大脑结构。不同的具体结构包括后扣带皮层、内侧前额叶皮层和内侧颞叶。Menon说，这些发现与最近对自闭症大脑的理论和功能性核磁共振研究很好地吻合，这些研究也指出了默认模式网络的差异。

一旦Menon和他的团队发现了自闭症儿童大脑的差异所在，他们就能够使用他们的分析来分类研究中的儿童是否患有自闭症。他们使用他们的数据子集来“训练”数学算法，然后通过算法运行剩余的脑部扫描来对儿童进行分类。

该研究的第一作者Lucina Uddin博士说:“根据后扣带皮层的灰质体积，我们可以区分正常发育的儿童和自闭症儿童，准确率为92%。”乌丁是斯坦福大学精神病学和行为科学的讲师。

此外，按照诊断自闭症患者的标准行为量表来衡量，沟通缺陷最严重的儿童大脑结构差异最大。严重的社会行为障碍和重复行为也显示出与更严重的大脑差异相关的趋势。

Menon和他的团队计划在年幼的儿童中重复这项研究，并将其扩展到更大的受试者群体。如果这一结果被证实，新方法将为自闭症的诊断和治疗提供多种应用的可能性。例如,大脑扫描可能最终有助于将自闭症与其他行为障碍(如注意缺陷多动障碍)区分开来，或者可能预测高风险儿童(如那些有自闭症兄弟姐妹的儿童)是否会继续发展自闭症他们自己。脑部扫描或许还能预测新生儿会出现哪种类型的缺陷自闭症诊断允许临床医生针对儿童预测的缺陷进行治疗。

乌丁说:“扫描可能会与临床专家一起使用，从大脑数据中提供额外的线索。”

当这种综合评估成为可能时，研究人员希望它们能让临床医生建立每个患者的详细档案。“我们希望我们最终能够告诉父母，‘你的孩子可能对这种治疗有反应，或者你的孩子不太可能对那种治疗有反应，’”哈丹说。“在我看来，这就是未来。”