外媒 | 研究人员鉴定出ADHD的生物标志物，机器学习在诊断中的潜在用途-普瑞纯证

美国耶鲁大学医学院的研究人员使用MRI检查鉴定出注意力缺陷/多动障碍（ADHD）的生物标志物，并展示了基于机器学习的神经影像在支持该疾病的诊断、治疗和监测方面的潜在作用。根据美国疾病控制和预防中心的报告，ADHD是儿童最常见的神经发育障碍之一，患儿可能难以控制冲动行为、注意力不集中或过度活跃。据估计，ADHD影响着美国3至17岁儿童中的600万人。研究人员表示，他们进行这项研究是为了改善ADHD的诊断，该诊断通常依赖于一个清单，由儿童的看护者评估各种ADHD症状的存在。为了解决这个问题，研究人员首先从青少年大脑认知发展（ABCD）研究中收集数据，该研究是美国关于儿童大脑发育和健康的最大规模研究之一。该研究收集了来自美国21个中心的11,878名年龄为9至10岁的儿童的数据。在排除不符合他们研究参数的ABCD参与者后，耶鲁大学的研究人员得到了一个包括1,798名被诊断为ADHD的患者在内的7,805名患者队列。所有患者都接受了结构性MRI扫描、扩散张量成像和静息态功能MRI。从那里，研究人员对这些影像数据进行统计分析，以确定ADHD与某些神经影像指标（如脑容积、表面积、白质完整性和功能连接）的关联。研究人员观察到，在患有ADHD的患者中，与记忆处理和听觉处理有关的脑网络存在异常连接，大脑皮层变薄，尤其是在大脑额叶中存在显著的白质微结构变化。"额叶是控制冲动和注意力的大脑区域。"研究合著者黄林在新闻发布会上说："需要一种更客观的方法来进行更高效、可靠的诊断。ADHD症状经常未被诊断或被误诊，因为评估是主观的。"

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