حركة العين تكشف التوحد لدى ثلث المصابين سريع
تتابع العيون نقطة ترسم بسلاسة منحنى معقدًا على الشاشة. لدى معظم الناس، يبقى النظر قريبًا منها، لكن عند البعض يبدو وكأنه ينزلق أو يتأخر. في السابق، كانت هذه الخصائص تغرق في الأرقام المتوسطة: إذا جمعت الجميع وقسمت، يكاد الفرق يختفي.
قرر العلماء النظر ليس إلى المتوسط، بل إلى كل شخص على حدة. قاموا بقياس مدى تأخر النظر عن النقطة ومدى انحرافه جانبًا. ثم بنوا "معيارًا" استنادًا إلى الأشخاص غير المصابين بالتوحد، وحسبوا من يخرج عن هذا المعيار بشكل أكبر من المعتاد. هذا الأسلوب يشبه فحص الطول لدى تلاميذ المدارس: بدلاً من مقارنة متوسط طول الفصل، يلاحظ الطبيب الأطفال الأقصر أو الأطول بشكل ملحوظ من أقرانهم.
النتيجة فاجأتهم: بين المصابين بالتوحد، كان 7 من 18 — أي ما يقارب 39% — يحركون أعينهم بشكل غير معتاد. أما في المجموعة غير المصابة، فكانت النسبة 5% فقط. وفي الوقت نفسه، لم تظهر المقارنات المتوسطة المعتادة أي فرق تقريبًا. هذا يعني أن التوحد يظهر بشكل مختلف عند كل شخص، وهذه الانحرافات الفردية تحديدًا قد تكون المفتاح للفهم.
يمكن لهذه الطريقة أن تساعد الأطباء في اكتشاف التوحد مبكرًا وبدقة أكبر. والأهم من ذلك، أنها تحترم التنوع: لا تحاول تكييف الجميع وفق مقياس واحد، بل ترى كل شخص على حدة.
الملخص الأصلي
كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2603.22705
Background: Autism spectrum disorder (ASD) is characterized by significant clinical and biological heterogeneity. Conventional group-mean analyses of eye movements often mask individual atypicalities, potentially overlooking critical pathological signatures. This study aimed to identify idiosyncratic oculomotor patterns in ASD using an "outlier analysis" of smooth pursuit eye movement (SPEM). Methods: We recorded SPEM during a slow Lissajous pursuit task in 18 adults with ASD and 39 typically developed (TD) individuals. To quantify individual deviations, we derived an "outlier score" based on the Mahalanobis distance. This score was calculated from a feature vector, optimized via Principal Component Analysis (PCA), comprising the temporal lag ($$\Delta$$t) and the spatial deviation ($$\Delta$$s). An outlier was statistically defined as a score exceeding $$\sqrt{10}$$ (approximately 3.16$$\sigma$$) relative to the TD normative distribution. Results: While the TD group exhibited a low outlier rate of 5.1%, the ASD group demonstrated a significantly higher prevalence of 38.9% (7/18) (binomial P = 0.0034). Furthermore, the mean outlier score was significantly elevated in the ASD group (3.00 $$\pm$$ 2.62) compared to the TD group (1.52 $$\pm$$ 0.80; P = 0.002). Notably, these extreme deviations were captured even when conventional mean-based comparisons showed limited sensitivity. Conclusions: Our outlier analysis successfully visualized the high degree of idiosyncratic atypicality in ASD oculomotor control. By shifting the focus from group averages to individual deviations, this approach provides a sensitive metric for capturing the inherent heterogeneity of ASD, offering a potential baseline for identifying clinical subtypes.
تحدث حركات العين غير المعتادة لدى المصابين بالتوحد بمعدل يزيد عن ثمانية أضعاف مقارنة بغيرهم.