今日自闭症
在世界范围内，自闭症孩子通常在2-3岁甚至更大才被确诊。而早期自闭症检测的缺失，大大延迟了他们的治疗和康复。这一窘境或将被AI改写，6-18个月的自闭症女婴有望被检测出来。
日前，美国科学家发现，可以借助AI测量瞳孔扩张情况或心率的自发波动情况，来更早地诊断自闭症、Rett综合征以及其他具有自闭症行为特征的神经发育障碍疾病。这项研究结果被发表在《美国国家科学院刊》上。
此前的研究表明，人类大脑中与觉醒有关的胆碱回路要是受到了干扰，就会影响瞳孔的自发扩张或收缩和心率。波士顿儿童医院神经学家Michela Fagiolini博士领导的研究团队发明了一种机器算法，可以鉴别与自闭症相关的瞳孔扩张情况，并能精准识别6-18个月大的女婴是否患有Rett综合征。
研究团队开始测量几种自闭症小鼠模型的瞳孔波动，其中一些小鼠携带了能导致Rett综合征或其它神经发育障碍的突变基因。他们发现，动物在开始出现自闭症的症状之前，瞳孔的自发扩张和收缩就已发生了改变。
研究小组随后用这项算法识别35名患有Rett综合征的年轻女孩和40名正常孩子，用心率波动来衡量她们的兴奋程度。尽管如此，他们还是成功识别出了患有Rett综合征的女孩，在女孩1-2岁时的检查准确率高达80%。
研究人员发现，自主神经兴奋是一种保存在不同物种中的重要的大脑属性，是改变发育轨迹的有力指标。视觉诱发电位是大脑中视觉处理的脑电图测量，也可以作为Rett 综合征的潜在生物标志物。
Fagiolini认为，这些生物标记物可以为婴幼儿提供优质且价格合理的自闭症筛查工具，预警即将发生的神经发育问题，并帮助他们跟踪发育和治疗的进展。这也意味着，要是能找到有非侵入性且易于评估的生物标志物，即使是新生儿也能在早期得到自闭症检测。
Fagiolini和她的同事希望这个系统不仅可以为自闭症和Rett综合征提供早期预警信号。未来还能用于监测自闭症患者对治疗的反应。
