【和訳】神経イメージング技術(AI)が自閉症を予測する未来

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神経イメージング技術が高リスク乳児の自閉症を予測するのに役立つかもしれない

今回も米国立衛生研究所の和訳記事です。

• プレスリリース

ユナイテッド・ケネディ・シュライバー国立保健医学研究所(NIH)が資金を提供した研究によれば、機能的連結磁気共鳴映像法(fcMRI)は、高リスクの6ヵ月齢の乳児が2歳までに自閉症スペクトル障害(ASD) を予測するのに役立つ可能性を見出しました。

米国では68人中1人に発症すると言われ、 自閉症と診断された子供の兄弟は、この障害を発症するリスクが高い。早期診断と介入は自閉症児の改善に役立ちますが、現在のところ、症状が現れる前にその病気を診断する方法はありません。

“以前の所見 で、「行動徴候が現れる前に脳に関連した変化が自閉症に起こることを示唆している」「将来の研究でこれらの結果が確認されれば、脳の違いを発見することで、医師は自閉症を診断し治療することが可能になるかもしれない」とNICHDディレクター、ダイアナ・ビアンキ博士は語った。

現在の研究では、ノースカロライナ大学のチャペルヒル校とセントルイスのワシントン大学医学部のNIH資金援助研究者が率いる研究チームは、自閉症高リスクの2歳の幼児59人を対象に、自然に眠っている間に脳の機能的な接続性、脳の領域がどのように通常と異なる働きをするのかをfcMRIを用いてスキャンした。子供たちは、自閉症の兄弟姉妹であるため、高リスクとみなされていました。このグループの59人の乳児のうち11人が自閉症と診断された。

研究者は、機械学習と呼ばれるコンピュータベースの技術を使用しました。この技術は、神経イメージングの結果を自閉症か非自閉症かの2つのグループに分けることができます。ある分析は、コンピュータプログラムを訓練するために他の58の幼児のデータを使用することにより、各幼児の将来の診断を予測した。この方法では、自閉症を発症する乳児の82%(11のうち9人)が自閉症を発症していないすべての乳児を正しく特定しました。結果が他の症例にどれだけうまく適用されるかをテストした別の分析では、コンピュータプログラムは、93名の正確率で、10名の乳児の診断を予測した。

「この発見は早い段階であるが、将来的には、自閉症を診断したり、医療提供者が障害を発症する子供のリスクを評価するのに役立つツールとなるだろう」とジョシュア・ゴードン医師NIMHディレクター。

全体として、チームは自閉症関連の行動に関連した6ヵ月齢の脳に974の機能的なつながりを見つけました。著者らは、単一の神経画像スキャンが、高リスクの乳児の自閉症を正確に予測することを提案しますが、その結果をより大きなグループに複製する必要があることを念頭に置いてください。

反復的行動に関連する接続性を示す脳スキャン

機能的MRIスキャンは、ASDに関連する脳の接続性の差異を特定した。赤は、ASDの乳児では弱い反復行動に結びついていることを示しています。青色は反復的な行動に関連した強いつながりを示します。

出典:カリフォルニア州立大学発達障害研究所

この技術が実用化され自閉症の早期発見に役立つものになるといいですね!

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