PLOS ONE：科学家找到预测自闭症新法

一项新研究表明，在蹒跚学步的孩子聆听词语的时候对其进行测量所得到的一种独特的波纹脑电波，能够可靠地预测幼儿6岁以下的这段时期——这是迄今能够实现的最远期预测——在一系列认知领域中的发展情况。除了引导更有效的疗法之外，这一发现还可能有助于揭示早期社会能力是如何促进语言发展的。

许多患有自闭症谱系障碍（ASD）的孩子在他们还蹒跚学步的时候就已经开始表现出了社会性障碍和语言障碍的迹象；例如，他们不能和其他人玩耍，或不能说出像“喝牛奶”这样的短句子。这项新研究的主要作者、美国西雅图华盛顿大学认知神经科学家Patricia Kuhl指出，虽然科学家们一直认为大脑系统独立地管理着这两个类型的障碍，然而越来越多的证据表明，它们实际上错综复杂地交织在一起。

当让学龄前儿童倾听“亲情儿语”的录音和计算机生成的音调时，Kuhl发现，患有自闭症的学龄前儿童“其实更喜欢计算机模拟的声音”。Kuhl指出，这种对人类语言缺乏兴趣的表现，不仅与一个孩子所患自闭症的严重程度有关，同时也与在响应音节的细微变化时缺乏大脑作出的典型反应有关。“这不是一件好事”，她说，因为“能否区分这些微小的变化意味着是否能够学会一门语言”。

之前有研究表明，当一个典型的、正在发育中的20个月大的孩子听到一个新词时，其左侧大脑半球的脑电波会出现一种独特的上升，这种现象可以通过脑电图（EEG）探测到——EEG是一种非侵入式探测大脑电波活动的方法。Kuhl将24名患有ASD的2岁大幼儿请进了她的实验室。通过给孩子们带上连接了传感器的尼龙帽，研究人员监控了每个孩子的大脑活动，她和她的团队要求每个孩子的父母说出他们孩子所熟悉的单词，并将一些陌生单词如“品脱”或“指南”等夹杂着列入到测试他们的单词表中。

Kuhl说，平均而言，在应对陌生单词的时候，这些孩子的大脑没有表现出上升的信号。但是，当她根据这些孩子在一个标准的社会认知测试中得到的成绩把他们分成两个小组的时候，她发现了一个惊人的模式。在社会认知测试中得分最低的孩子对未知的单词表现出了一种非正常的反应——例如，他们的大脑要么没有反应，要么就是在一个完全不同的区域有反应，而那些获得较高分数的孩子在大脑的左半球表现出了一个更典型的大脑活动模式，作者近日在《科学公共图书馆—综合》（PLOS ONE）的网络版上报告了这一发现。

Kuhl研究小组发现了一种大脑的度量，其随着时间的推移而不断增强的关联性是“非常激动人心的”。纽约史泰顿岛学院的神经学家Kristen Gillespie-Lynch说：“这表明可能存在着一些大脑特征，这些特征可以预测谁将会健康地成长。”马里兰大学行为神经学家Elizabeth Redcay补充说，在理想条件下，“与现有的根据行为而定的可能的治疗干预相比，这些信息可以用来在儿童很小的时候调整针对他们的治疗干预”。英国班戈大学的认知神经科学家Debbie Mills说，这项研究结果与社交如何影响语言技能的其他研究非常一致。


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Brain Responses to Words in 2-Year-Olds with Autism Predict Developmental Outcomes at Age 6

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a developmental disability that affects social behavior and language acquisition. ASD exhibits great variability in outcomes, with some individuals remaining nonverbal and others exhibiting average or above average function. Cognitive ability contributes to heterogeneity in autism and serves as a modest predictor of later function. We show that a brain measure (event-related potentials, ERPs) of word processing in children with ASD, assessed at the age of 2 years (N = 24), is a broad and robust predictor of receptive language, cognitive ability, and adaptive behavior at ages 4 and 6 years, regardless of the form of intensive clinical treatment during the intervening years. The predictive strength of this brain measure increases over time, and exceeds the predictive strength of a measure of cognitive ability, used here for comparison. These findings have theoretical implications and may eventually lead to neural measures that allow early prediction of developmental outcomes as well as more individually tailored clinical interventions, with the potential for greater effectiveness in treating children with ASD.





来源：中国科学报