【上海电台】上海科学家研究成果有助提升自闭症、强迫症的诊断准确率

发布时间:2020-06-18

  
  (来源:话匣子  作者:上海电台记者李雪梅)自闭症是一种神经系统失调的发育性疾病,具有高度的异质性,同时自闭症患者常伴随强迫症、注意力缺陷多动症等并发症,这给临床诊断和病理机制研究带来巨大的挑战。今天凌晨,《美国精神病学杂志》 期刊在线发表了由澳门金莎娱乐网站(澳门金莎222868)、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室王征研究组与中国科学院自动化研究所赫然课题组合作完成的论文。

  该研究整合灵长类动物模型和临床精神疾病患者的功能磁共振影像数据,国际上首次设计猴-人跨物种的机器学习分析流程,利用从转基因猕猴模型上学习的特征构建临床精神疾病患者的分类器模型,进而深入解析人类自闭症和强迫症的神经环路机制。  

  

科研人员介绍,非人灵长类模式动物与人类在脑结构与功能上较为接近,研究人员前期发现转基因灵长类动物模型能够表现出与人类临床患者类似的症状表型,比如表现出重复刻板行为、社交行为障碍等类自闭症症状,且在大脑环路上的异常也与部分自闭症患者相似。研究团队在这些前期工作基础上,构建可跨物种迁移的精神疾病分类预测模型。研究人员首先对5只转基因猕猴和11只野生型猕猴的脑功能图谱数据进行脑区筛选,识别出9个核心脑区,接着将此9个脑区一一映射到人类大脑上,并用脑区间的功能连接形成特征集合,构建稀疏逻辑回归分类器分别用于自闭症、强迫症和注意力缺陷多动症患者的诊断分类。    
  研究发现,该模型区分自闭症患者和正常人的准确率达到82.14%,对人类强迫症患者的分类准确率达到78.36%。而在研究领域,科学家基于影像诊断的大数据,目前只能达到60%-70%的自闭症诊断准确率。  

  

  作者:上海电台记者李雪梅

这一研究为精神疾病的影像学精准诊断提供了新证据,开辟了利用非人灵长类模型服务精神疾病的临床应用需求的新途径。  
  编辑:沈颖婕、李乐延(实习)
  责任编辑:包露
  http://www.news1296.com/smg/cms/app/5.5.0/share.html?loader=%7B%7D&viewport=%7B%22tag%22:%22h-viewer%22,%22data%22:%7B%7D%7D&view=%7B%22tag%22:%22c-share-content-view%22,%22history%22:true,%22in%22:%7B%22key%22:%22b8e830be-20e7-4008-8bae-aefde930560c%22%7D%7D&from=singlemessage&isappinstalled=0
附件下载: 
    XML 地图 | Sitemap 地图