外媒 | 机器学习识别出四种自闭症亚型-普瑞纯证

研究人员在最近发表的《自然神经科学》杂志上公布了一项研究成果，他们使用机器学习技术，通过分析基因组学和神经影像学数据，识别出四种与不同分子途径相关的自闭症亚型。这一发现为未来的自闭症诊断和治疗提供了新的思路。

自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经精神障碍，患者通常表现出社交互动、沟通和重复行为方面的困难。研究人员认为，ASD可能有许多不同的亚型，需要不同的治疗方法，但目前尚无共识如何定义它们。

为了探究ASD亚型，研究人员借鉴了之前的研究成果，使用机器学习技术识别出了四种生物学上不同的抑郁症亚型，这些亚型后来的研究表明对不同的治疗方法有不同的反应。研究团队希望探索是否存在类似的亚型，以及这些亚型之间是否存在不同的基因途径。

为了实现这一目标，研究人员将神经影像学数据与基因表达数据和蛋白质组学数据整合起来，从而更好地了解风险变异在自闭症亚型中的相互作用。由于ASD是一种高度遗传性疾病，与数百种不同的基因相关联，因此这种方法可以更好地理解ASD亚型之间的差异。

研究人员分析了299名自闭症患者和907名神经典型人群的神经影像学数据。他们发现，这四种自闭症亚型与不同的分子途径相关联，这些途径包括突触形成、神经元迁移和发育、免疫反应和线粒体功能等。

研究人员表示，这一发现为未来的自闭症诊断和治疗提供了新的思路。他们认为，个性化治疗对于自闭症患者非常重要，因为不同的亚型需要不同的治疗方法。

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