EEG信号早在三个月内准确地预测自闭症

自闭症很难诊断，尤其是在生命早期。该杂志上的一项新研究科学报告表明，昂贵的脑电图，衡量脑电活动，准确地预测或排除婴儿的自闭症谱系障碍（ASD），即使在短短3个月内。

波士顿儿童医院认知神经科学实验室主任、该研究的合著者查尔斯·纳尔逊博士说:“脑电图是一种低成本、非侵入性和相对容易纳入健康婴儿检查的方法。”“他们在预测一个孩子是否会患上自闭症方面的可靠性提高了及早干预的可能性，远在明确的行为症状出现之前。”这可能会带来更好的结果，甚至可能防止一些与自闭症相关的行为。”

该研究分析了来自婴儿兄弟姐妹项目的数据（现在称为婴儿筛查项目），波士顿儿童医院与波士顿大学之间的合作，寻求映射早期发展，并识别患有ASD和/或语言和沟通困难的风险。

威廉·博斯尔博士是旧金山大学健康信息学和临床心理学副教授，也是波士顿儿童医院计算健康信息学项目(CHIP)的附属人员。近十年来，他一直在研究解读脑电图信号的算法，由脑电活动产生的熟悉的弯弯曲曲的线条。Bosl的研究表明，即使是看起来正常的脑电图，也包含了反映大脑功能、连接模式和结构的“深度”数据，而这些只有通过计算机算法才能找到。

婴儿筛查项目为Bosl提供了99个被认为是ASD高危婴儿(有一个年长的兄弟姐妹被诊断为ASD)和89个低风险对照婴儿(没有患ASD的兄弟姐妹)的脑电图数据。研究人员在婴儿3个月、6个月、9个月、12个月、18个月、24个月和36个月大的时候，在婴儿的头皮上套上一个装有128个传感器的网，采集他们的脑电图。(一位实验者吹泡泡来分散他们的注意力。)所有婴儿还接受了广泛的行为评估与自闭症诊断观察计划(ADOS)，一个已建立的临床诊断工具。

BOSL的计算算法利用各种信号复杂度的措施分析了脑电图（高伽马，伽马，β，α，θ，delta）的六种不同的组件（频率）。这些措施可以反映大脑如何有线以及如何流程和整合信息的差异，说Bosl。

该算法对ASD的临床诊断具有较高的特异性、敏感性和阳性预测值，在某些年龄阶段可达95%以上。

“结果令人惊叹，”Bosl说。“我们预测的精度为9个月的年龄近100％。我们还能够预测ASD严重程度，如ADOS校准严重程度得分所表明，具有相当高的可靠性，也达到了9个月的年龄。”

BOSL认为，信号复杂性的早期差异，绘制大脑活动的多个方面，拟合自闭症是在大脑早期发展期间开始的疾病，但可以采取不同的轨迹。换句话说，自闭症的早期易感可能受到其他因素的影响。

Nelson说:“我们相信，如果婴儿的哥哥或姐姐患有自闭症，那么婴儿在遗传上就有可能患上自闭症。”这种增加的风险，可能与另一种基因或环境因素相互作用，导致一些婴儿发展为自闭症——尽管显然不是所有的，因为我们知道5个“婴儿兄弟姐妹”中的4个没有发展自闭症。"

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