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自闭症谱系障碍研究
背景：目前，针对自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 共病状况的治疗方法仍然有限。本研究探讨了脑电图脑机接口 (BCI) 程序对患有 ASD 和共病 ADHD 的儿童的可行性。方法：20 名儿童被随机分为干预组或候补对照组。干预包括 8 周内每周三次的基于 BCI 的训练。4 周后对两组进行随访。基于 BCI 的程序包括一系列旨在训练社交认知技能的注意力和凝视调节游戏。结果：所有参与者完成了至少 20 次训练，无人退出研究。没有报告严重不良事件。副作用包括轻度头痛、疲劳、易怒和自残行为。所有问题都在同一次会议中解决。治疗师的反馈表明，通过适当的支持，参与者的兴趣和动力可以得到维持。变化分数表明，干预组在 ADHD 症状方面比候补对照组有更大改善，这是根据 ADHD 评分量表测量的；在社交反应量表 (SRS) 上，社交缺陷没有显著差异。汇总数据表明，事前事后改进可以保持。结论：研究结果表明，基于 BCI 的计划对大多数参与者来说是可以忍受的。ADHD 症状也报告了积极影响。未来的大型临床试验将纳入适当的对照，以确定我们的培训计划的有效性。
机器学习技术预测自闭症谱系...
1. 引言 神经发育障碍出现在大脑过程与正常人存在某些差异的发育阶段。这些差异可能非常具体，对患者的生活没有太大影响，也可能对患者的生活（包括社交和智力）产生广泛影响。有时，神经发育障碍在孩子入学前就已出现。神经发育障碍包括多种疾病。其中一种最近广泛传播的疾病是自闭症谱系障碍，患者缺乏社交沟通技巧，行为、活动和兴趣刻板，生活方式千篇一律，无法接受改变。ASD 可能与其他精神和行为障碍有关，如焦虑症 [1]。
胎儿酒精谱系（FASD）
胎儿酒精谱系（FASD）是由于乙醇暴露于发育中的胎儿而引起的，并且是美国智力低下的最常见原因。这些疾病的特征是多种神经发育和神经退行性异常，这些疾病导致终生障碍很大。因此，需要新的疗法才能限制FASD的破坏性后果。与FASD相关的神经病理可能会在整个中枢神经系统（CNS）中发生，但在发育中的小脑中尤为特征。FASD的啮齿动物模型先前已经证明，purkinje细胞和颗粒细胞是小脑中两种主要类型的神经元类型的颗粒细胞，它们对乙醇的毒性作用非常易感。当前的研究表明乙醇降低了培养的小脑颗粒细胞和小胶质细胞的活力。有趣的是，小胶质细胞在中枢神经系统中具有双重功能。他们为神经元提供营养和保护性支持。但是，它们也可能在病理上被激活，并产生对包括神经元在内的实质细胞有毒的炎性分子。这项研究的发现表明，过氧化物酶体增殖物激活的受体-γ激动剂15-脱氧-Δ12,15前列腺素J2和吡格列酮可保护培养的颗粒细胞和小胶质细胞免受乙醇毒性影响。
自闭症谱系障碍中的人工智能
摘要 将人工智能 (AI) 整合到医疗保健中，特别是用于管理自闭症谱系障碍 (ASD)，具有提高诊断准确性、个性化治疗和改善患者预后的变革潜力。本综述探讨了各种 AI 程序在 ASD 管理中的应用，讨论了它们的功能、道德考虑、实施挑战以及对全面监管框架的需求。研究了关键的 AI 应用，例如 AI 驱动的诊断成像、预测分析、辅助治疗机器人、远程监控、治疗个性化、决策支持系统和治疗聊天机器人。分析了每种技术通过提供更个性化、更高效和更有效的护理和支持来改善 ASD 患者生活质量的能力。伦理问题，特别是有关数据偏见和隐私的问题，被强调为需要解决的重大挑战，以最大限度地发挥 AI 的优势同时最大限度地降低风险。还讨论了实际障碍，例如与现有医疗保健系统的集成、跨不同地理和社会经济背景可扩展解决方案的需求以及与 AI 开发相关的高成本。此外，该评论强调了制定强有力的监管政策的必要性，以确保患者安全、保护数据隐私并在部署人工智能时保持高道德标准。该论文的结论是，虽然人工智能为推进 ASD 管理提供了大量机会，但要实现这些好处，需要技术人员、临床医生、伦理学家和政策制定者的共同努力，开发不仅具有创新性而且合乎道德、公平和普遍有益的人工智能工具。
自闭症谱系障碍的免疫遗传学
伦敦，心理学和神经科学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，英国B伦敦B人类遗传学系，拉德布德大学医学中心，荷兰Nijmegen，荷兰C Donders Coggnition and Capprion和Radboud University，Neur Mosce and Neur and ne rade and ne ne anur Mast and Neur and neur Most and Neurands and neullands and neurlands and ne erne and neurlands and ne ernethlands d。 Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom e MRC Centre for Neurodevelopmental Disorders, King ' s College London, London, United Kingdom f University Paris Est Cr ´ eteil (UPEC), INSERM, IMRB, Translational Neuropsychiatry Lab, AP-HP, Department of Addiction and Psychiatry (DMU IMPACT, FHU ADAPT), France g Fondation FondaMental, F-94010 Cr´Eteil，法国H South London和Maudsley NHS基金会信托基金会，伦敦，英国伦敦，心理学和神经科学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，英国B伦敦B人类遗传学系，拉德布德大学医学中心，荷兰Nijmegen，荷兰C Donders Coggnition and Capprion和Radboud University，Neur Mosce and Neur and ne rade and ne ne anur Mast and Neur and neur Most and Neurands and neullands and neurlands and ne erne and neurlands and ne ernethlands d。 Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom e MRC Centre for Neurodevelopmental Disorders, King ' s College London, London, United Kingdom f University Paris Est Cr ´ eteil (UPEC), INSERM, IMRB, Translational Neuropsychiatry Lab, AP-HP, Department of Addiction and Psychiatry (DMU IMPACT, FHU ADAPT), France g Fondation FondaMental, F-94010 Cr´Eteil，法国H South London和Maudsley NHS基金会信托基金会，伦敦，英国伦敦，心理学和神经科学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，英国B伦敦B人类遗传学系，拉德布德大学医学中心，荷兰Nijmegen，荷兰C Donders Coggnition and Capprion和Radboud University，Neur Mosce and Neur and ne rade and ne ne anur Mast and Neur and neur Most and Neurands and neullands and neurlands and ne erne and neurlands and ne ernethlands d。 Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom e MRC Centre for Neurodevelopmental Disorders, King ' s College London, London, United Kingdom f University Paris Est Cr ´ eteil (UPEC), INSERM, IMRB, Translational Neuropsychiatry Lab, AP-HP, Department of Addiction and Psychiatry (DMU IMPACT, FHU ADAPT), France g Fondation FondaMental, F-94010 Cr´Eteil，法国H South London和Maudsley NHS基金会信托基金会，伦敦，英国伦敦，心理学和神经科学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，英国B伦敦B人类遗传学系，拉德布德大学医学中心，荷兰Nijmegen，荷兰C Donders Coggnition and Capprion和Radboud University，Neur Mosce and Neur and ne rade and ne ne anur Mast and Neur and neur Most and Neurands and neullands and neurlands and ne erne and neurlands and ne ernethlands d。 Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom e MRC Centre for Neurodevelopmental Disorders, King ' s College London, London, United Kingdom f University Paris Est Cr ´ eteil (UPEC), INSERM, IMRB, Translational Neuropsychiatry Lab, AP-HP, Department of Addiction and Psychiatry (DMU IMPACT, FHU ADAPT), France g Fondation FondaMental, F-94010 Cr´Eteil，法国H South London和Maudsley NHS基金会信托基金会，伦敦，英国
精神分裂症谱系障碍的免疫功能障碍
流行病学、临床和生物学研究的证据导致了免疫假说：免疫系统功能障碍与精神分裂症谱系障碍 (SSD) 的病理生理学有关。这一假说的前景是有可能利用现有的免疫调节治疗进行 SSD 的创新干预。在这里，我们选择性地回顾了影响我们对 SSD 免疫功能障碍理解的重要发现。我们首先解释免疫功能障碍的基本原理，然后我们回到一个多世纪前。从 19 世纪的神经梅毒相关精神病开始，我们继续评估感染和自身免疫在 SSD 中的作用，以及使用新技术（如细胞因子水平、小胶质细胞密度、神经影像学和基因表达）评估免疫功能的结果。根据这些发现，我们讨论了 SSD 的抗炎干预措施，最后展望了未来。
使用...自动检测自闭症谱系障碍
摘要：自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种脑部疾病，其特征是在儿童早期出现各种体征和症状。ASD 还与受影响个体的沟通障碍和重复行为有关。已经开发了各种 ASD 检测方法，包括神经影像学模式和心理测试。在这些方法中，磁共振成像 (MRI) 成像模式对医生至关重要。临床医生依靠 MRI 模式准确诊断 ASD。MRI 模式是非侵入性方法，包括功能性 (fMRI) 和结构性 (sMRI) 神经影像学方法。然而，对于专家来说，使用 fMRI 和 sMRI 诊断 ASD 通常费力且耗时；因此，已经开发了几种基于人工智能 (AI) 的计算机辅助设计系统 (CADS) 来协助专科医生。传统的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是用于诊断 ASD 的最流行的 AI 方案。本研究旨在回顾使用 AI 自动检测 ASD。我们回顾了几种使用 ML 技术开发的 CADS，用于使用 MRI 模式自动诊断 ASD。使用 DL 技术开发 ASD 自动诊断模型的研究非常有限。补充附录提供了使用 DL 开发的研究摘要。然后，详细描述了使用 MRI 和 AI 技术自动诊断 ASD 期间遇到的挑战。此外，还讨论了使用 ML 和 DL 自动诊断 ASD 的研究的图形比较。我们建议未来使用 AI 技术和 MRI 神经成像检测 ASD 的方法。
自动化自闭症谱系障碍诊断系统
本文考虑了 ASD 患者的广泛年龄范围（8-20 岁），以免错过任何细微的变化，因为 ASD 症状会随着年龄的增长而变得更加明显。现有的系统 Janssen 自闭症知识引擎 (JAKE) 包含 3 个部分 - My JAKE 网络和移动应用程序，用于记录症状、记录治疗、收集医疗数据和跟踪进度）、JAKE sense（包含眼动仪、EEG、ECG 等生物传感器，用于检测和监测 ASD 的变化）和 JAKE stream（收集、同步和处理收集到的数据）。然而，本研究考虑了 EEG 和眼动追踪数据与计算数据的同时相互作用，这为验证任何未来的临床诊断系统提供了更有效和更通用的结果，这