自闭症谱系障碍(ASD)患者的行为差异与神经解剖学(大脑的形状)的差异密切相关，波士顿学院神经科学家团队今天在《科学》杂志上报告。这一发现有助于了解ASD的原因，并制定个性化的干预措施。
该团队使用人工智能(AI)研究了1000多名ASD患者的磁共振成像数据，并将这些图像与AI生成的模拟进行了比较，即如果他们没有ASD，他们的大脑会是什么样子。
波士顿学院博士后研究员AidasAglinskas说：“我们发现，不同的ASD患者可能有不同的大脑区域受到影响，并且由于人工智能模拟的大脑，我们能够确定ASD个体之间哪些特定的大脑区域存在差异。”和报告的共同作者。“此外，将大脑解剖结构中与ASD相关的变异与不相关的变异区分开来，揭示了大脑解剖结构和症状的个体差异之间的隐藏关系。”
自闭症在症状和神经解剖学方面因人而异。先前的研究假设所有ASD患者可能没有一组共同的神经解剖学相关性。
Aglinskas说，确认这些建议一直很困难，因为识别ASD特异性神经改变是一项具有挑战性的任务。由于许多因素，大脑是不同的，包括不是由ASD引起的遗传变异，这在研究中很难控制。
与波士顿学院神经科学助理教授Joshua一起进行这项研究的Aglinskas说，该团队通过使用AI来识别ASD特有的神经变异模式，从而克服了这一障碍，从而使团队能够识别ASD中特别受影响的神经通路。哈特肖恩和斯特凡诺·安泽洛蒂。
“与ASD相关的大脑解剖学差异可以‘隐藏’在与ASD无关的差异中，”Aglinskas说。“因此，很难确定与症状差异相关的大脑解剖结构差异。我们使用人工智能来区分与ASD相关的差异和不相关的差异。”
该团队着手确定大脑解剖学的ASD特定特征是否以与其症状相关的方式因人而异。Aglinskas说，先前研究ASD中大脑解剖学个体差异的研究并没有将ASD特异性特征与神经解剖学中其他不相关的个体差异区分开来，这使得研究神经解剖学和症状之间的关系变得困难。
报告称，利用来自1,103名研究参与者的MRI数据，该团队使用了一种与“深度造假”大致相似的分析方法——难以检测的模拟照片、视频和其他图像，这些图像是使用涉及研究参与者的视觉数据模式创建的.
相反，该团队使用计算机检测到的模式来模拟每个ASD个体如果没有ASD的大脑会是什么样子。研究小组报告说，这是通过一种新的人工智能技术实现的，该技术将大脑解剖学中的个体差异分为ASD特定和ASD无关的特征。
“我们惊讶地发现，尽管在多个维度上观察到ASD个体之间的大脑解剖结构存在大量差异，但个体并没有像以前认为的那样分为不同的分类亚型，”Aglinskas说。“在大脑解剖水平上，ASD中的个体差异可能通过连续维度比通过分类亚型更好地捕捉，但重要的是，这并不排除通过其他类型的大脑测量(如功能成像)发现分类亚型的可能性。"
展望未来，研究人员指出需要更详细地了解这些神经解剖学差异如何影响行为。
Anzellotti表示，该团队计划使用AI工具超越大脑结构，寻找更好地了解ASD诊断和ASD患者行为的方法。
“两个大脑的形状可以非常相似，但工作方式仍然不同，”安泽洛蒂说。“我们需要研究大脑的许多其他方面才能全面了解。现在，我们专注于功能连接性——衡量大脑如何‘连接’的方法。”一个大问题是这是否会向我们展示关于ASD个体差异的新信息。这类工作的目标是能够使用脑成像数据来帮助为ASD患者开发个性化的医疗保健方法。
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