Neuronale Scans mithilfe von KI – Forschung hat sich bislang zu wenig mit Mädchen beschäftigt

Die Organisation des Gehirns ist bei Jungen und Mädchen mit Autismus unterschiedlich, wie Forscher der Stanford University School of Medicine http://med.stanford.edu berichten. Die Unterschiede, die durch Analyse von hunderten Gehirn-Scans mittels Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) festgestellt wurden, waren für Autismus spezifisch und konnten bei sich normal entwickelnden Kindern nicht festgestellt werden. Autismus wird bei vier Mal so vielen Jungen diagnostiziert als bei Mädchen. Der Großteil der Autismusforschung hat sich daher auf männliche Personen konzentriert. Details wurden im „British Journal of Psychiatry“ publiziert.

„Müssen anders denken“

Wird eine Krankheit laut Studienautor Kaustubh Supekar jedoch einseitig beschrieben, sind auch die Diagnosemethoden einseitig. „Diese Studie legt nahe, dass wir anders denken müssen.“ Laut dem Seniorautor Vinod Menon ist bekannt, dass die Tarnung der Symptome bei Mädchen eine große Herausforderung bei der Diagnose von Autismus ist. Die Folge seien Verzögerungen bei der Diagnose und Behandlung. Betroffene Mädchen haben allgemein weniger offenkundig repetitive Verhaltensweisen als Jungen. Auch das kann zu Verzögerungen bei der Diagnose beitragen. Laut Lawrence Fung, der betroffenen Kinder bei Stanford Children’s Health behandelt, ist das Vorschulalter am besten für eine Behandlung geeignet, weil sich da die motorischen und sprachlichen Fähigkeiten des Gehirns entwickeln.

Für die Studie haben die Forscher die funktionellen MRT-Scans der Gehirne von 773 Kindern mit Autismus – 637 Jungen und 136 Mädchen – analysiert. Ausreichend Daten von Mädchen zu finden, stellte sich dabei als Herausforderung dar. Die Forscher nutzten Daten aus Stanford und öffentlichen Datenbanken mit Gehirn-Scans aus der ganzen Welt. Das Übergewicht an Jungen in den Datenbanken brachte auch eine mathematische Herausforderung mit sich. Statistische Verfahren, die eingesetzt werden, um Unterschiede zwischen Gruppen festzustellen, erfordern, dass die Gruppen ungefähr gleich groß sind. Supekar hat dieses Problem mit Tengyu Ma, einen Mitautor der Studie, diskutiert. Er hat ein Verfahren entwickelt, das komplexe Datensätze wie die Gehirn-Scans von verschieden großen Gruppen zuverlässig miteinander vergleichen kann. Dieses Verfahren erwies sich als Durchbruch.

Neuer Algorithmus entwickelt

Mittels der 678 Gehirn-Scans haben die Forscher einen Algorithmus entwickelt, der mit einer Genauigkeit von 86 Prozent zwischen Jungen und Mädchen unterscheiden konnte. Als der Algorithmus bei den verbleibenden 95 Scans überprüft wurde, blieb diese Genauigkeit erhalten. Die Wissenschaftler testeten den Algorithmus an 976 Scans von sich normal entwickelnden Jungen und Mädchen. Es konnten keine Unterschiede festgestellt werden, damit war nachgewiesen, dass die gefundenen Geschlechterunterschiede für Autismus spezifisch waren.

Von den Kindern mit Autismus verfügten die Mädchen in verschiedenen Gehirnzentren wie bei der Motorik, Sprache und der visuellräumlichen Aufmerksamkeit, über unterschiedliche Muster bei der Konnektivität. Die Unterschiede in einer Gruppe von motorischen Bereichen wie dem primären Motorcortex, dem ergänzenden motorischen Bereich und seitlichem okzipitalen Kortex sowie dem Gyrus temporalis medius und superior waren am größten. Bei Mädchen mit Autismus standen die Unterschiede in den motorischen Zentren mit der Schwere ihrer motorischen Symptome in Zusammenhang. Mädchen, deren Gehirnmuster denen von betroffenen Jungen am ähnlichsten waren, neigten daher dazu, unter den am stärksten ausgeprägten motorischen Symptomen zu leiden.

Quelle: Moritz Bergmann/pressetext.redaktion

Forscherinnen weisen auf Zusammenhang zwischen Bildschirmnutzung und Schlafproblemen bei Kindern hin

Schlaf ist wichtig für die Entwicklung, die Gesundheit und das Wohlbefinden von Kindern und Jugendlichen. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Mediennutzung, haben Wissenschaftlerinnen des National Institute of Public Health in Kopenhagen http://sdu.dk die Auswirkungen von Bildschirmnutzung auf den Schlaf von Null- bis 15-Jährigen untersucht. Sie haben hierfür die Ergebnisse von 49 Studien aus den Jahren 2009 bis 2019 untersucht und interpretiert.

Schlechte Schlafqualität

Die Ergebnisse, die nun im Fachmagazin BMC Public Health publiziert wurden, weisen deutlich auf einen Zusammenhang zwischen der Nutzung elektronischer Medien und der Schlafdauer hin, wobei die Belege für die Sechs- bis 15-Jährigen deutlicher ausfielen als für die Null- bis Fünfjährigen. Bei den Sechs- bis Zwölfjährigen zeigte sich zum einen, dass die Kinder mit einer größeren Bildschirmnutzung zu spät zu Bett gehen. Zum anderen leiden sie unter einer schlechteren Schlafqualität. Bei den 13- bis 15-Jährigen gab es Belege für einen Zusammenhang zwischen Bildschirmzeit und Einschlafproblemen sowie zwischen der Nutzung sozialer Medien und schlechter Schlafqualität. Insgesamt wurde die Nutzung elektronischer Medien bei Kindern und Jugendlichen generell mit einer kürzeren Schlafdauer in Verbindung gebracht.

Keine elektronischen Geräte eine halbe Stunde vor der Schlafenszeit

„Kinder und Jugendliche sollten mindestens eine halbe Stunde vor der Schlafenszeit keine elektronischen Geräte mehr benutzen“, empfiehlt Psychologe Dominik Rosenauer http://dominikrosenauer.com gegenüber der Nachrichtenagentur pressetext. Zum einen wegen des melatoninhemmenden Blaulichts und zum anderen, weil das Spielen oder Streamen sehr anregend sein kann. Das Handy allein sei jedoch nicht immer für schlechten Schlaf von Kindern verantwortlich. Aufgrund mangelnder Bewegung seien viele Kinder, die ihre Nachmittage vor der Spielekonsole oder dem Fernseher verbringen, am Abend einfach nicht müde und ausgelastet.

Ergebnisse einer ähnlichen Studie der Universität Leipzig verdeutlichen diesen Teufelskreis. Kinder, die einen hohen Medienkonsum haben, schlafen schlechter. Zur gleichen Zeit greifen diese unausgeschlafenen Kinder tendenziell eher zu elektronischen Medien und sind zu müde für Sport oder andere Aktivitäten. Es besteht demnach die Notwendigkeit, dass sich Eltern über die Gefahren von digitaler Mediennutzung informieren und dementsprechend handeln.

Medienerziehung früh beginnen

„Medienerziehung ist Elternsache. Es müssen von Anfang an klare Grenzen gesetzt werden. Die Erziehung fängt bereits im Säuglingsalter an und muss mit der restlicher Erziehung übereinstimmen. Es wird nicht funktionieren bei einem Thema streng zu sein, wenn den Kindern sonst alle Freiheiten gelassen werden“, sagt Rosenauer im Gespräch mit pressetext.

Eltern müssten von Anfang an dahinter sein, dass sich Kinder nicht irgendwann besser mit Medien auskennen als sie selbst. „Wie im realen Leben sollten Eltern auch wissen, wo sich ihre Kinder in der virtuellen Welt befinden. Wichtig dafür ist eine klare Kommunikation und das Aufstellen von altersgerechten Regeln und Benutzungszeiten“, so Rosenauer. Auch gebe es in den Betriebssystemen oder in externen Apps Einstellungen für Eltern, mit denen sie die Kontrolle über das Medienverhalten ihrer Kinder behalten können.

Methode:

Die Wissenschaftlerinnen haben Recherchen in vier Datenbanken (CINAHL, Web of Science, EMBASE und Medline) durchgeführt. Zu den Einschlusskriterien gehörten Alter ≤ 15 Jahre und Interventions-, Kohorten- oder Querschnittsstudien aus westlichen Ländern. Die methodische Qualität wurde anhand des Quality Assessment Tool for Quantitative Studies von zwei unabhängigen Gutachtern bewertet. Die Daten wurden mithilfe eines standardisierten Datenextraktionsformulars extrahiert. Die Synthese erfolgte durch die Zusammenfassung der Ergebnisse aller Studien nach den Altersgruppen 0-5, 6-12 und 13-15 Jahre in vier Schlafbereichen: Schlafenszeit und Schlafbeginn, Schlafqualität, Schlafdauer und Tagesmüdigkeit.

Bei der Suche wurden 10.719 einzelne Studien gefunden, von denen 109 die Ein- und Ausschlusskriterien erfüllten und auf ihre methodische Qualität geprüft wurden. Insgesamt wurden 49 Studien in die Überprüfung einbezogen. Bei den Studiendesigns handelte es sich um randomisierte kontrollierte Studien (n = 3), quasi-experimentelle Studien (n = 2), prospektive Kohortenstudien (n = 15) und Querschnittsstudien (n = 29).