机器学习用于探索自闭症谱系障碍个体差异背后的机制

自闭症谱系障碍是一种发育障碍，会导致与他人互动困难、重复行为、兴趣受限和许多其他症状。 这些会影响学业或专业表现。 ASD 是一种发育障碍，可表现为多种症状，其强度和行为表现各不相同。

一些自闭症患者需要比其他人更多的帮助才能完成学业、获得新技能并过上幸福的生活。 自 1970 年代以来，神经科学家研究了广泛的 ASD 症状，希望开发出更有效的治疗策略，以适应每位患者的个人经历。

Weill Cornell Medicine 的研究人员最近使用机器学习来研究可能导致被诊断患有 ASD 的个体存在这些差异的神经和分子机制。 发表在《自然神经科学》(Nature Neuroscience) 上的论文确定了 ASD 的亚群，这些亚群与心理和症状中的不同功能联系相关，这可能与不同的 ASD 基因有关。

来源和详细信息：
https://medicalxpress.com/news/2023-04-exploring-mechanisms-underpinning-individual-differences.html