中大「全自動視網膜圖像分析」技術 用於計算自閉症風險及篩查 可及早為患者提供治療

香港中文大學(中大)醫學院成功研發用於計算自閉症風險的「全自動視網膜圖像分析(ARIA)」技術,透過拍攝「眼底相」識別兒童的視網膜特徵,以及神經纖維層有否變薄,以計算他們罹患自閉症的風險。研發團隊希望將來可利用新技術進行篩查,令他們毋須依賴冗長的診斷方法才開始對症下藥,藉此提早開始干預以減少自閉症對患者成長過程的影響。

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自閉症缺乏客觀篩查方法
患者於幼兒被延遲診斷甚至誤診

中大醫學院成功研發利用「全自動視網膜圖像分析」技術,透過拍攝「眼底相」識別兒童的視網膜特徵,計算他們罹患自閉症的風險。右起:中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心副主任黎明寶女士、中心主任徐仲鍈教授,以及是次研究合作單位匡智會學校代表教育心理學家趙頌敏女士。

自閉症是一種極為複雜的神經發育障礙,患者的生活自小已受多方面影響,包括社交、溝通和處理感官信息的能力等,愈早介入可達到愈好的治療效果。然而,現時自閉症的診斷主要依靠問卷及跨專業團隊進行評估,評估時間一般較長,亦因為缺乏客觀的篩查方法,導致患者於幼兒時期容易被延遲診斷,甚至誤診。

過往已有研究指出,視網膜神經纖維層變薄與高功能自閉症和阿斯伯格綜合症(Asperger Syndrome)息息相關,顯示視網膜圖像或可為自閉症的分類提供關鍵信息,有助制定自閉症的客觀衡量指標。

研究顯示全自動視網膜圖像分析技術
辨識自閉症患者靈敏度高達9成

視網膜血管是唯一可見的血管,透過儀器拍攝的「眼底相」,可以反映心臟血管及腦部健康。

有見及此,中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心開發了用於計算自閉症風險的「全自動視網膜圖像分析(ARIA)」技術。研究人員從匡智會屬下的特殊學校招募了46名自閉症患者個案,並另外邀請23名年齡及性別配對的普通兒童參與研究。研究人員利用儀器為所有參加者拍攝他們的視網膜圖像(俗稱「眼底相」),並透過ARIA技術進行分析。

研究結果發現,自閉症患者的視盤及視杯直徑明顯增大,而ARIA技術辨識自閉症患者的靈敏度及識別能力分別達96%及91%。

領導有關研究的中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授表示:「視網膜圖像分析是一種無創、全自動和相對方便的技術。即使是幼兒,也可透過這項新技術分析其視網膜圖像來評估罹患自閉症的風險。此客觀評估技術有望可在社區進行自閉症篩查,成為臨床及行為評估前一種有效的風險評估工具。」

創建更緊密社區合作 產生更深遠的社會影響

中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心資深護士及副主任黎明寶女士指,是次研究不僅反映了應用科技的進步和重要性,還展示了中大、匡智會學校與社區視光師之間的緊密合作如何大大提升「社會資本」,並實踐科研造就社會的共同目標,對社會產生更深遠的影響。

匡智會學校教育心理學家趙頌敏女士表示:「每個學生的需要都是獨特的,而有自閉症及特殊學習需要(SEN)的學生的需要更多樣化。我們很感謝香港中文大學醫學院邀請匡智會學生參與是次研究,透過研發創新的醫療科技,並在社區視光師的專業合作下,為兒童評估罹患自閉症的風險,及早為他們識別所需服務;這次的研究更可加深社會大眾理解自閉症及SEN學生的需要,加強社會接納與共融。」 

徐仲鍈教授期望,視網膜圖像分析技術可在社區用作自閉症篩查,成為臨床及行為評估前一種有效的風險評估工具。

自閉症患者人口推算

政府統計處在 2013 年全年,進行一項有關殘疾人士及長期病患者的全港性統計調查。是項統計調查旨在了解殘疾人士及長期病患者的基本概況,以及搜集有關他們的照顧者的資料。統計調查結果香港大概有10,200人有自閉症(0.1%)。民間團體「香港自閉症聯盟」以自閉症人士佔整體人口 1%-1.5%,故此估計2019年患者介乎 75,000 – 113,000位。 

根據美國疾病管制與預防中心網頁資訊,2016年在11個地區向八歲兒童進行調查,大約每 54 位有一位是自閉症譜系障礙患者,即 1.85% 人口面對這項社交能力發展障礙,溝通能力障礙以及重複刻板及有限行為、興趣、和活動模式。當中不乏智商正常及高水平人士,美國的數據發現約有三分之一自閉症患者同時兼具智障,為男生約佔八成,比只有兩成比例的女生為高。

參考資訊:

政府統計處
香港自閉症聯盟
自閉症人士福利促進會
Centers for Disease Control and Prevention

(報導:沈高;相片來源:中大醫學院)

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