脑部扫描和电脑程序或可检测新生儿自闭症

尽管早期诊断和干预可以显著改善自闭症儿童的预后，但是目前还没有方法可以检测出新生儿自闭症。

NICHD主任医学博士Diana Bianchi表示，以前的发现表明，自闭症患者会发生与行为有关的大脑相关变化。如果研究能够证实这些结果，发现大脑差异就会帮助医生更好地诊断和治疗自闭症。

美国北卡罗来纳大学教堂山分校和圣路易斯华盛顿大学医学院的研究团队，专注于研究大脑的功能连通性——在不同任务下大脑各区域如何协同工作。研究人员用fcMRI扫描了59名6个月大的睡眠中的婴儿，这些婴儿被认为有很高的自闭症风险，因为他们的兄弟姐妹患有自闭症。在2岁时，这59名婴儿中有11例被诊断出自闭症。

研究人员使用了一种称为“机器学习”的计算机技术，这种技术可以通过自我训练来寻找将神经成像结果分为两类（自闭症或非自闭症）的差异，并预测未来的诊断。他们采用其他58名婴儿的数据，通过计算机程序来预测每名婴儿的自闭症诊断。这种方法确定了82%的自闭症婴儿（11名中的9名），并且准确识别了所有非自闭症婴儿。在另一项测试中，这项程序可以很好地预测结果，程序以10%的婴儿为一组对诊断进行了预测，准确率高达93%。

医学博士Joshua Gordon博士表示：“尽管研究结果是早期的，但研究表明，神经影像学可能成为自闭症诊断的有用工具，还可以帮助医疗保健提供者评估儿童的自闭症风险。”

研究小组在6个月大的婴儿大脑中发现了974个与自闭症行为相关的功能连接。他们认为，单次神经影像学检查可以准确预测自闭症高危婴儿的风险，但这一发现需要在更多人群中进行论证。