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Der AI-Algorithmus kann Autismus mithilfe der Schülerwahl und der Herzfrequenz frühzeitig erkennen

Der AI-Algorithmus kann Autismus mithilfe der Schülerwahl und der Herzfrequenz frühzeitig erkennen

Autismus-Spektrum-Störungen wie das Rett-Syndrom werden normalerweise diagnostiziert, sobald ein Kind ein paar Jahre alt ist. Jetzt glauben Neurowissenschaftler, dass sie ein KI-System entwickelt haben, das diese Zustände bei Kindern früher erkennen kann, indem es Anomalien in der Pupillendilatation und der Herzfrequenz erkennt.

Abnormale Schülererweiterung und Herzfrequenz ein Frühindikator für Autismus?

In der Regel wird bei einem Kind im Alter von einigen Jahren eine Autismus-Spektrum-Störung (ASD) diagnostiziert, und Verhaltens-, Sprach- und Ergotherapie erweisen sich als unwirksam. Dank eines Algorithmus für maschinelles Lernen, der von Neurowissenschaftlern in Zusammenarbeit mit dem Boston Children's Hospital entwickelt wurde, kann die Diagnose von ASDs wie dem Rett-Syndrom viel früher erfolgen, als dies derzeit möglich ist.

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Michela Fagiolini, PhD, und Pietro Artoni, PhD, veröffentlichten eine neue Arbeit in PNAS Diese Woche können Anomalien in der Pupillendialination eines Kindes und Herzfrequenzen festgestellt werden, die eine ASD Monate oder sogar Jahre früher vorhersagen können, als dies derzeit der Fall ist.

"Wir möchten wissen, was im Gehirn vor sich geht, was quantitativ, objektiv und empfindlich gegenüber subtilen Veränderungen ist", sagte Fagiolini. "Im Allgemeinen fehlen uns Biomarker, die die Gehirnaktivität widerspiegeln, leicht zu quantifizieren und nicht voreingenommen sind. Eine Maschine könnte einen Biomarker messen und nicht durch subjektive Interpretationen der Funktionsweise eines Patienten beeinflusst werden."

Die Forscher begannen in Zusammenarbeit mit Takao Hensch, PhD, und Charles Nelson, PhD, vom Boston Children's Hospital, nach prädiktiven Indikatoren für die Pupillendilatation und Herzfrequenz von Kindern zu suchen, basierend auf der Hypothese, dass Personen mit einer ASD Verhaltenszustände verändert haben. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass die cholinergen Schaltkreise im Gehirn, die teilweise für die Erregung verantwortlich sind, besonders betroffen sind, was wiederum zu einer abnormalen Pupillendilatation und Herzfrequenz führen würde.

Die Forscher maßen die Pupillendilatation und Herzfrequenz von Mäusen mit den genetischen Mutationen, die das Rett-Syndrom oder die CDKL5-Störung verursachen, und stellten fest, dass die Mäuse abnormale Fälle von Pupillendilatation und Herzfrequenz hatten, lange bevor Verhaltenssymptome der Störung offensichtlich wurden.

Darüber hinaus verhinderte die Wiederherstellung einer Arbeitskopie des MeCP2-Gens - des Gens, dessen Mutation für das Rett-Syndrom verantwortlich ist - nur der Neuronen in den cholinergen Gehirnkreisläufen die Entwicklung von Pupillendilatationsanomalien sowie Verhaltenssymptomen der Störung.

Identifizierung des Rett-Syndroms bei jungen Mädchen

Nachdem die Forscher etwa 60 Stunden lang Mäuse mit spezifischen genetischen Defiziten beobachtet hatten, entwickelten sie ein neuronales Netzwerk, um die Pupillenanomalien zu erkennen. Dann nahmen sie diese KI und testeten 35 Mädchen mit Rett-Syndrom, wobei 40 Mädchen ohne ASD als Kontrolle dienten. Die KI konnte das Rett-Syndrom bei ein- und zweijährigen Mädchen mit einer Genauigkeit von etwa 80% identifizieren.

"Diese beiden Biomarker schwanken in ähnlicher Weise, weil sie Stellvertreter der Aktivität der autonomen Erregung sind", sagte Artoni. "Es ist die sogenannte Kampf- oder Fluchtreaktion."

Zusammen mit früheren Tests, die Fagiolini und Nelson für das Rett-Syndrom entwickelt haben, glauben die Forscher, dass diese Biomarker ein wirksames und erschwingliches Screening-Tool für Säuglinge sein könnten, das Eltern und Ärzte auf bevorstehende Entwicklungsprobleme aufmerksam machen kann.

"Wenn wir Biomarker haben, die nicht invasiv und leicht zu bewerten sind, könnte sogar ein Neugeborenes oder ein nonverbaler Patient über mehrere Zeitpunkte hinweg überwacht werden", sagte Fagiolini.


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