自闭症，这个让许多家庭感到陌生却又深深牵动人心的词汇，其全称为自闭症谱系障碍，是一种以社交沟通困难和重复行为为主要特征的脑部发育障碍。根据目前的研究，自闭症的症状通常在孩子两岁左右开始显现，而这一时间点往往已经错过了最佳干预时机。那么，有没有可能更早发现它的风险，为孩子争取更多的干预机会呢？一项最新的研究给出了令人振奋的答案。

这项研究的背景令人深思。研究人员发现，如果一个家庭中有孩子被诊断为自闭症，那么其弟弟妹妹患自闭症的风险将大幅提高，达到约20%。而相比之下，一般人群中这一风险仅为1.5%。尽管科学家们已经探索了许多自闭症的诊断方法，但传统的方式往往依赖于行为表现，难以做到早期识别。

为了破解这一难题，科学家们将目光投向了大脑的“秘密地图”——功能性脑连接。研究团队对59名6个月大的婴儿进行了磁共振成像（MRI）扫描，这些孩子都属于高风险群体，因为他们的哥哥或姐姐已经被确诊为自闭症。通过分析大脑中230个不同区域的功能连接，研究者们发现了一些可能与认知、记忆和行为相关的微妙差异。

然而，仅仅依靠人类的肉眼和传统统计方法，想从如此庞大的数据中找出规律几乎是不可能的。于是，人工智能登场了。研究人员利用一种机器学习技术，让计算机从这些数据中“学习”哪些功能连接模式与自闭症风险相关。最终，这一系统的预测结果令人惊叹：它准确地识别出82%的高风险婴儿是否会在两岁时发展为自闭症。

这一成果的意义不言而喻。研究团队的负责人表示，通过在症状出现之前识别出高风险婴儿，我们可以为他们提供更早期的干预，比如通过行为训练或家庭教育帮助他们更好地适应环境，从而可能减轻甚至预防自闭症症状的发生。这不仅对孩子本人，对家庭甚至社会都具有深远的影响。

当然，这项技术离真正应用于临床还有一段路要走。研究样本的规模需要进一步扩大，人工智能模型的准确性也需要更多验证。但毫无疑问，这一研究为自闭症早期诊断开辟了全新的方向。

未来，随着科技的进步，也许每个新生儿都能在出生后接受一次大脑扫描，用科学为他们的成长保驾护航。对于那些被自闭症阴影笼罩的家庭来说，这无疑是一束曙光。

注：本文内容仅供科普参考，不构成专业医疗建议，如有健康问题请咨询专业医生。