Kimlik Otizmine Yardımcı Olmak İçin Beyin Taramaları?

Ortaya çıkan araştırmalar, beyinde otizmle ilişkili anormalliklerin beyin taramaları ile tespit edilebileceği bir gün olabileceğini öne sürüyor.

Bu spesifik beyin anormalliklerinin erken tespiti, gelişmiş tanıya ve otizm spektrum bozukluklarının daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Otizmle ilişkili biyobelirteçleri keşfetmek zor olmuştur, çünkü genellikle bir hasta grubuna uygulandığında umut vaat eden yöntemler başarısız olur.

Ancak yeni bir çalışmada bilim adamları yeni bir başarı derecesi bildirdiler. Önerilen biyobelirteçleri, iki farklı yetişkin grubunu değerlendirmede oldukça yüksek bir doğrulukla çalıştı.

Bilim adamları, "sınıflandırıcı"Çünkü otizm spektrum bozukluğu olanlar ve olmayanlar gibi denek kümelerini fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) beyin taramalarına dayanarak sınıflandırabilir.

Yazılım, otizmi olan ve olmayan çok sayıda insanın beyin ağı bağlantısının binlerce bağlantısını analiz ederek, geleneksel olarak otizm teşhisi konulan ve kimlerin olmadığını yüksek doğrulukla söylemesine izin veren 16 önemli bölgeler arası işlevsel bağlantı buldu.

Teknoloji esas olarak, Rhode Island'daki Brown Üniversitesi'ndeki üç ortak yazardan büyük katkılarla Kyoto, Japonya'daki Advanced Telecommunications Research Institute International'da geliştirilmiştir.

Araştırmacılar, Japonya'daki üç tesiste 181 yetişkin gönüllü üzerinde çalıştı ve ardından algoritmayı yedi tesiste 88 Amerikalı yetişkinden oluşan bir gruba uyguladı. Otizm teşhisi konan tüm çalışma gönüllülerinin zihinsel engelleri yoktu.

Brown'da bilişsel, dilbilimsel ve psikolojik bilimler araştırma doçenti olan eş-ilgili yazar Dr. Yuka Sasaki, "Bir sınıflandırıcıyı tamamen farklı bir kohorta [başarıyla] uygulayan ilk çalışma," dedi.

Daha önce sayısız girişimde bulunuldu. Sonunda sorunun üstesinden geldik. "

İki makine öğrenimi algoritmasını harmanlayan sınıflandırıcı, her popülasyonda iyi çalıştı ve Japon gönüllüler arasında ortalama yüzde 85, Amerikalılar arasında yüzde 75 doğruluk oranı elde etti.

Araştırmacılar, bu derecedeki popülasyonlar arası performansı tamamen şans eseri görme olasılığının milyonda 1,4 olduğunu hesapladı.

Araştırmacılar, sınıflandırıcının otizm teşhisine ilişkin öngörüsünü klinisyenler için şu anda mevcut olan Otizm Teşhis Gözlem Çizelgesi (ADOS) ile karşılaştırarak sınıflandırıcının etkinliğini başka bir şekilde doğruladılar.

ADOS, biyoloji veya fizyoloji belirteçlerine değil, bunun yerine bir doktorun görüşmelerine ve davranış gözlemlerine dayanır. Sınıflandırıcı, 0,44'lük istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyonla ADOS iletişim bileşenindeki puanları tahmin edebildi. Korelasyon, sınıflandırıcı tarafından tanımlanan 16 bağlantının ADOS'taki önemli özniteliklerle ilgili olduğunu göstermektedir.

Araştırmacılar daha sonra bağlantıların, diğer insanları tanıma, yüz işleme ve duygusal işleme gibi beyin işlevlerinden sorumlu bir beyin ağı ile ilişkili olduğunu keşfettiler. Bu anatomik uyum, sosyal ve duygusal algılar gibi otizm spektrum bozuklukları ile ilişkili semptomlarla tutarlıdır.

Son olarak ekip, sınıflandırıcının otizm spektrum bozuklukları ve diğer psikiyatrik durumlar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları uygun bir şekilde yansıtıp yansıtmadığını araştırdı.

Örneğin otizmin şizofreni ile bazı benzerlikleri paylaştığı, ancak depresyon veya dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğuyla paylaşmadığı bilinmektedir.

Koşulları olmayan benzer kişilere kıyasla bu diğer bozuklukların her birine sahip hastalara uygulandığında, sınıflandırıcı, şizofreni hastalarını ayırt etmede orta düzeyde ancak istatistiksel olarak anlamlı bir doğruluk gösterdi, ancak depresyon veya DEHB hastalarını göstermedi.

Sasaki, verileri toplamak için gereken MRI taramalarının basit olduğunu söyledi. Deneklerin makinede yalnızca yaklaşık 10 dakika geçirmesi gerekiyordu ve herhangi bir özel görev yapmaları gerekmiyordu. Hareketsiz durmaları ve dinlenmeleri gerekiyordu.

Sasaki, bu sadeliğe rağmen ve sınıflandırıcı daha önce görülmemiş bir şekilde bir araştırma meselesi olsa da, henüz klinik bir araç olmaya hazır olmadığını söyledi. Gelecek bu gelişmeyi getirebilirken, önce iyileştirmeler gerekli olacaktır.

Sasaki, "Doğruluk seviyesinin çok daha yüksek olması gerekiyor" dedi. "Yüzde seksen doğruluk gerçek dünyada işe yaramayabilir."

Bu çalışmadaki gönüllülerin tamamı yetişkin olduğundan, çocuklar arasında nasıl çalışacağı da net değil.

Doğruluk taramaları ve analizleri iyileştirdiği için sınıflandırıcı mevcut teşhis için hazır olmasa da, sadece fizyoloji tabanlı bir teşhis aracı değil, aynı zamanda tedavinin etkinliğini izlemek için bir yaklaşım olabilir.

Sasaki, doktorların belki bir gün terapilerin beyin bağlantısında değişiklik yaratıp yaratmadığını izlemek için bu aracı kullanabileceklerini söyledi.

Araştırma dergide yayınlandı Doğa İletişimi.

Kaynak: Brown Üniversitesi