Analýza mikromotorů zlepšuje diagnostiku autismu

Výzkumníci používají analýzu mikroskopických pohybů k diagnostice poruchy autistického spektra (ASD) ak určení její závažnosti u dětí a mladých dospělých.

Výzkum je dílem Jorge V. Josého, Ph.D., z Indiana University, a Elizabeth Torres, Ph.D., z Rutgers University, kteří představili novou techniku ​​na výročním zasedání Společnosti pro neurovědy 2013.

Jejich práce staví na dřívějších poznatcích zahrnujících náhodnou povahu pohybů osob s autismem.

Dřívější výzkum se zabýval maximem rychlosti a náhodnosti pohybu během cvičení na počítači, které zahrnovalo sledování pohybů mladých lidí s ASD při dotyku obrázku na obrazovce, což naznačuje rozhodnutí.

Tento výzkum byl uveden v časopise Nature Hranice neurovědy.

V nové studii vědci zkoumali celé hnutí spojené se zvedáním a natahováním ruky, aby se dotkla obrazovky počítače.

Zařízení, které používají, dokáže zaznamenat 240 snímků za sekundu, což jim umožňuje měřit změny rychlosti v milisekundovém rozsahu.

"Podívali jsme se na křivku stoupající a křivku klesající a studovali jsme mikropohyby," řekl José.

"Když se člověk natáhne k objektu, trajektorie rychlosti není jedna hladká křivka;" má nepravidelné náhodné pohyby, které nazýváme „chvění“, “řekl. "Podívali jsme se na vlastnosti těchto velmi malých výkyvů a identifikovaných vzorců."

Tyto vzory nebo podpisy také určují stupeň závažnosti ASD, řekl.

"Ve výzkumu pohybu jsou takové výkyvy často považovány za obtěžování," řekl José.

"Lidé je v průměru opakovali kvůli opakovaným pohybům, ale místo toho jsme se rozhodli analyzovat pohyby v menším časovém měřítku a zjistili jsme, že obsahují spoustu informací, které pomáhají diagnostikovat kontinuum poruchy autistického spektra."

"Když se podíváme na rychlostní a časové křivky pohybu mnohem podrobněji, všimli jsme si, že obecně dochází k mnoha menším oscilacím nebo fluktuacím, i když ruka leží v klíně." Rozhodli jsme se ten chvění pečlivě prostudovat.

"Naše pozoruhodné zjištění je, že výkyvy v tomto chvění nejsou jen náhodné výkyvy, ale odpovídají jedinečným charakteristikám stupně autismu, které každé dítě má."

Práce byla prezentována Ph.D. postgraduální student Di Wu, který uvedl, že podrobnější informace umožňují subtypizaci ASD a pomáhají identifikovat typicky se vyvíjející jedince mnohem lépe než dříve.

Nové zdokonalení může pomoci pokročilému výzkumu ASD vyvinout léčbu přizpůsobenou potřebám a schopnostem jednotlivce.

Zdroj: Indiana University