人工智能揭示了大脑解剖学中的个体差异与自闭症谱系障碍症状中的个体差异之间的联系

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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