独家 科技频道 2025-12-03 04:11:45 12,458

最新青少年ADHD研究:发现三种脑亚型国产+麻豆+免费观看、揭示差异化治疗新路径

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张明
首席科技记者

人工智能医疗诊断系统在临床测试中表现出色

  上海12月2日电 (记者 陈静)记者2日获悉,中国专家的最新研究创新性地利用半监督深度学习算法,对青少年注意缺陷多动障碍(ADHD,即:多动症)进行了脑影像学分型,并揭示了不同亚型在家庭环境、认知表现及药物反应方面的显著差异。

  浙江大学生物医学工程与仪器科学学院吴丹教授团队联合国家儿童医学中心、上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心王广海研究员团队,在国际权威医学期刊《转化精神病学》(Translational Psychiatry)上发表了相关研究论文。

  ADHD是一种常见的神经发育障碍,全球约5.9%的青少年受其影响,主要表现为注意力不集中、多动和冲动。目前临床主要依据行为症状将ADHD分为三种亚型,但该分类方法难以指导精准用药及揭示疾病的生物学机制。

  磁共振成像技术为精神疾病的客观诊断提供了新的视角。ADHD患者脑结构与功能的研究结果存在较大异质性。研究团队认为,这种不一致源于ADHD患者群体内部的多样性。

  他们基于国际青少年脑认知发展(ABCD)数据库,采用前沿方法,对ADHD青少年和健康者的皮层厚度数据进行分析,识别出三种具有显著差异的影像学亚型:整体皮层厚度较低,尤其在脑后部区域,称为“发育不足亚型”;脑后部区域皮层厚度较高,称为“发育过度亚型”;背侧、前额叶及后部区域皮层厚度较高,颞叶区域较低,称为“混合型亚型”。

  为探索亚型形成的生物学基础,研究团队结合Allen人脑图谱转录组数据及神经递质分布信息,发现不同亚型与已知ADHD风险基因的表达模式存在特异性关联。此外,神经递质分析显示,“发育不足亚型”和“混合型亚型”与多巴胺系统密切相关,而“发育过度亚型”则关联较弱,进一步揭示了不同亚型在神经化学机制上的差异。

  据悉,未来,合作团队将进一步依托上海儿童医学中心ADHD临床资源及上海市儿童脑智发育重点实验室,建立多模态专病数据库,推动ADHD神经分型与精准诊疗的跨文化研究,为理解与治疗儿童青少年ADHD提供新路径。(完)

人工智能 医疗科技 深度学习

读者评论

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李医生
三甲医院放射科主任

作为一名从业20年的放射科医生,我认为这项技术确实具有革命性意义。AI辅助诊断能够显著提高工作效率,特别是在筛查工作中。

2024-11-24 10:30 • 点赞 156
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科技爱好者
AI技术研究者

期待这项技术能够尽快普及,让更多患者受益。同时也要关注数据隐私和伦理问题。

2024-11-24 09:45 • 点赞 89
文明上网,理性发言