自闭症可以预测吗？

自闭症可以预测吗？

如果能够准确预测，是不是可以让家长可以提前应对呢？

一个2月16日出版在《自然》杂志上的、由华盛顿大学的研究人员完成的研究报告引起人们的关注。

该研究使用MRI来测量没有自闭症家族史的“低危”婴儿的大脑，和至少有一个自闭症亲属的“高危”婴儿的大脑。然后在临床可诊断的行为设定之前使用计算机算法来预测自闭症。

通过使用磁共振成像（MRI）来研究哥哥或姐姐患有自闭症的婴儿大脑，科学家能够正确地识别80%随后在2岁时诊断为自闭症的婴儿。

这项研究一次使用脑生物标志物来识别高风险池中的婴儿，即能够识别出那些在24个月时将被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的婴儿。

这项研究项目包括来自的数百名儿童，由美国四个临床点的研究人员领导：北卡罗来纳大学-教堂山，华盛顿大学，圣路易斯华盛顿大学和费城儿童医院。其他主要合作者在蒙特利尔神经病学研究所，阿尔伯塔大学和纽约大学。

研究人员在6、12和24个月大时睡眠时获得儿童的MRI扫描。该研究还使用由ESTES和她的团开发的标准评估每次访问的行为和智力。

他们发现，与那些有自闭症哥哥姐姐的婴儿但24个月没表现出自闭症行为的婴儿相比，自闭症儿童的脑部表面积过度扩张的时间为6至12个月。

在生命的一年增加的表面积生长与增加的生长第二年的大脑体积的生长速度有关。大脑过度生长与第二年自闭症的社会赤字的出现有关。

研究人员将6和12个月大脑体积，表面积和皮质厚度的MRI计算以及婴儿的性别的这些数据计算输入计算机程序，要求它对较可能满足ASD标准的婴儿在24月龄时进行分类。

该程序开发了较好的算法来完成这一点，研究人员应用该算法到一组单独的研究参与者。

研究人员发现，在有ASD哥哥姐姐的婴儿中，在6个月和12个月龄的大脑差异成功地识别了在24个月时临床诊断为自闭症的那些婴儿中的80%。

如果这些发现可以形成ASD的“症状前”诊断的基础，卫生保健专业人员可以更早地介入。