脳活動の分析は自閉症の発見に役立つかもしれない
小規模な研究で、オハイオ州のケースウエスタンリザーブ大学医学部とトロント大学の研究者たちは、脳磁図（MEG）を使用して脳活動のパターンを記録および分析しました。 MEGは、脳のニューロンの電流によって生成された磁場を測定すると研究者は説明しています。
彼らは、ある領域から別の領域への脳のコミュニケーションとして説明している脳の機能的接続性を特定したいと考えていました。
研究チームを率いたケースウエスタンリザーブの神経科学の助教授であるロベルトフェルナンデスガラン博士によると、この方法は自閉症スペクトラム障害（ASD）を94％の精度で検出しました。
「私たちは「神経活動のパターンを見るだけで、自閉症の脳と非自閉症の脳を区別できますか？」と質問しました。実際、それは可能です」とガラン氏は語った。 「この発見は、行動テストに基づく自閉症の既存の診断ツールを補完する定量的ツールへの扉を開きます。」
ASDの9人を含む19人の子供の研究では、141個のセンサーが各子供の皮質の活動を追跡しました。センサーは、休憩中にさまざまな領域が互いにどのように相互作用したかを記録しました。
研究者達は、自閉症の子供達の脳の後部と前部の間にかなり強いつながりがあることを発見したと言いました。彼らは、前頭領域への非対称的な情報の流れがあったが、その逆はなかったと指摘しました。
研究者らの理論によると、関連性の方向性を洞察することで、自閉症児の脳の解剖学的異常を特定できる可能性があるという。現在の機能的接続性の測定は、相互作用の方向性を示していない、と彼らは指摘している。
「誰が誰とつながっているのかではなく、誰が誰を運転しているのか」とガラン氏。
この新しい方法により、研究者は、「安静時に脳の活動を駆動する自発的入力」と呼ばれるバックグラウンドノイズを測定することもできました。
これらの入力の空間マップは、ASDグループよりも複雑さと構造が多く、多様性と複雑さが少なかったことを示しています。研究者によると、この機能は2つのグループをより適切に識別し、94％の正確さで、機能的接続のみよりもさらに強力な基準を提供しました。
ケースウエスタンリザーブの技術移転局は、分析中の脳の活動を調査するアルゴリズムの暫定特許を申請しました。ガラン氏は、彼と彼の同僚は、トランスレーショナル研究と臨床研究に重点を置いて、自閉症分野の他の人々と協力したいと考えていると語った。
最新の研究結果がオンラインジャーナルに掲載されます PLOS ONE.
出典：Case Western Reserve University
