研究人員進行一項前瞻性研究，運用人工智慧演算法，對捕捉的兒童視網膜影像進行篩檢，成功診斷患有自閉症譜系障礙（Autism Spectrum Disorder, ASD）的兒童。研究顯示，人工智慧演算法在區分正常發育兒童和自閉症譜系障礙兒童的準確性，達到100%的正確率。

作者／林姿伶（研究助理）

研究人員進行一項前瞻性研究，運用人工智慧演算法，對捕捉的兒童視網膜影像進行篩檢，成功診斷患有自閉症譜系障礙（Autism Spectrum Disorder, ASD）的兒童。研究顯示，人工智慧演算法在區分正常發育兒童和自閉症譜系障礙兒童的準確性，達到100%的正確率。

在眼睛的後部，視網膜和視神經在視盤相連，作為中樞神經系統的延伸，這個結構提供一個窗口，讓研究人員能夠輕鬆且非侵入地獲取與大腦相關的重要資訊。值得一提的是，即使在排除許多非必要的圖像數據的情況下，該演算法仍保持完美的分數，突顯視神經盤在辨識別過程中的重要性。這種創新方法有望改變傳統的早期檢測方式，特別是在專業兒童精神科醫生有限的情況下。

研究人員招募958名平均年齡7.8歲的參與者，透過拍攝他們的視網膜獲得1890張影像，其中一半的參與者被診斷患有自閉症譜系障礙，另一半則是作為年齡與性別匹配的對照組。在研究中，使用85%的視網膜影像和症狀嚴重程度測試分數，訓練卷積神經網路，建立模型來篩選ASD，以及辨識ASD症狀的嚴重程度，剩餘的15%圖像則被保留作為測試用途。結果顯示，對於測試影像集的ASD篩檢，人工智慧可以挑選出接受者操作者特徵曲線（AUROC）下平均面積為1.00的ASD診斷兒童，即使移除影像中95%最不重要區域（不包括視盤），平均AUROC也無顯著下降。

研究人員表示，下一步將擴大研究範圍，關注其他族群和診斷類別。期望透過進一步的研究，將這些分析方法發展為實用工具，以協助臨床醫生更準確、有效地進行ASD及其相關疾病的篩檢與診斷。

資料來源:

1. https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812964?utm_source=For_The_Media&utm_medium=referral&utm_campaign=ftm_links&utm_term=121523
2. https://newatlas.com/medical/retinal-photograph-ai-deep-learning-algorithm-diagnose-child-autism/
3. https://ts2.space/en/ai-algorithm-utilizes-retinal-imaging-for-accurate-autism-detection-in-children/#gsc.tab=0
4. https://www.sciencealert.com/a-hidden-pattern-in-childrens-eyes-can-reveal-if-they-have-autism

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編譯／高晟鈞 黃斑部位於人類視網膜中央，是我們辨識物體的主要部位。隨著年紀增長，血液循環變差，加上眼睛長期受光 …

編譯／高晟鈞

黃斑部位於人類視網膜中央，是我們辨識物體的主要部位。隨著年紀增長，血液循環變差，加上眼睛長期受光線刺激，若沒有好好保護黃斑部，便容易罹患老年性黃斑部病變（Age-Related Macular Degeneration，AMD），一種好發於年長者的眼部疾病，主要分為乾性與濕性；乾性較常見，而濕性相對罕見但較嚴重。

美國國家眼科研究所博士生Kapil Bharti表示:「儘管我們知道AMD發病於外層視網膜障壁；然而由於缺乏相關人體模型，AMD到晚期乾濕性階段的機制仍缺乏詳細研究。」該機構研究團隊於近期利用3D生物列印，打印出一類眼組織的視網膜感光器，用以研究退行性視網膜疾病，像是AMD。

AMD的發病原因簡單來說，是因為脂蛋白沉積物堆積在視網膜與血管間，阻礙了養分與廢物的運送，並隨著時間推移，最後導致視力退化或喪失。

血管的組成主要由兩種細胞，周細胞和內皮細胞組成；科學家利用這兩種細胞加上纖維母細胞（支架）於水凝膠中，構成3D列印眼部組織的基本結構。將水凝膠打印在一可生物降解的支架上，並植入視網膜色素上皮細胞，待其成熟（約42天），最後成功模擬出一具有類似視網膜障壁的眼組織。

透過誘發不同壓力與環境，打印眼組織可以模擬出乾性或濕性AMD，並觀察其生理現象，與治療藥物像是VEGF（針對濕性AMD）作用的效果。通過打印細胞，研究人員不只將多年前所提出的理論重新驗證，並了解不同基因與細胞機制的關係。該研究所解決的最大難題之一是合成合適的可生物降解支架，他們通過開發一種對於溫度敏感的水凝膠來實現，這種打印模型一致性極高的系統。

Bharti表示:「這種組織模型將具有許多潛在用途，比如治療學上；同時我們正嘗試在印刷過程加入其他細胞類型，例如免疫細胞，以便更好地再現天然組織。」

資料來源:MedicalXpress

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