新的研究使用机器学习找到与母体免疫反应相关的自闭症亚型的生物标志物

4月2日,2021年4月2日

使用简单的血液测试,新的研究是首先要使用机器学习预测自闭症的子群,称为Mar-Asd,准确度100%。

加州大学的研究人员 - 戴维斯使用了血液样本,以寻找有MAR-ASD的儿童母亲或母亲自身抗体相关自闭症谱系的某些蛋白质。

在以往的研究中,这些蛋白质被发现23%的自闭症儿童,但只有1%的典型发展中国家。研究人员估计了这一点Mar-Asd可能影响自闭症的18%的人

使用新的机器学习技术来寻找血液样本中的模式,研究团队的方法正确地预测了患有MAR-ASD的儿童子集中100%的精度。

这一发展,部分由自闭症讲话给研究作者Judy Van de水,代表了一个新利luck娱乐在线可能允许简单的血液测试成为初期儿童早期诊断的新筛查工具,在传统的行为诊断工具之前有效使用。

“这项研究铺平了现实世界临床工具的未来发展方式,以使用简单的考验筛选自闭症,”自闭症首席科学官托马斯W.Frazier说。新利luck娱乐在线“改善早期儿童筛查并在生命中早期对儿童进行干预对其发展至关重要。机器学习技术是一种快速,可靠和有效的工具,可以帮助实现这一目标。“

在目前的研究中,研究人员表明目标蛋白质会影响脑细胞如何生长以及对发展至关重要的其他生物过程。这些过程可以影响可能导致自闭症的大脑中的途径。

一种特定的蛋白质CRMP1与儿童自闭症严重程度具有最强的相关性,如自闭症诊断观察时间表,诊断自闭症的标准工具。

本研究是第一个探讨机器学习能力预测拥有自闭症的风险的能力,以100%的准确度拥有自闭症的风险。

研究人员收集了来自母亲的生物样本,患有童年自闭症的遗传和环境(收费)研究。目前的研究部分由自闭症发言,包括450名母亲患有自闭症和342名常规发展儿童的新利luck娱乐在线儿童。

研究人员使用了样本的子集来训练机器和单独的子集以测试其精度。虽然没有单数自身抗体可以预测自闭症,但研究人员鉴定了两种或更多种母体自身含量的自身抗体模式组合,即可以。

“这项研究铺平了机器学习技术在筛查自闭症中的机器学习技术的发展方向,”自闭症首席科学官托马斯W.Frazier说。新利luck娱乐在线“提高早期儿童筛查和及时干预是自闭症发言的危重目标。新利luck娱乐在线机器学习方法与生物信息相结合,可以成为快速,可靠且有效的工具,以帮助实现这一目标。“

未来的研究旨在通过使用较大的数据集并查看其他自闭症指标和子类别,进一步探索这些自动化模式作为自闭症的预测因素。

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