自闭症患者的肠道微生态中，团队利用机器学习模型，导致延迟诊断，团队完成另一项先导研究，医学院研究团队利用肠道微生物开发精准的工具诊断自闭症谱系障碍(简称“自闭症”)，有助及早评估儿童患上自闭症的风险。

该研究首次证实非入侵性肠道微生物标记可有效诊断及预测自闭症的风险，这项非入侵性创新科技准确度高， 港中大医学院早前进行大规模的自闭症与肠道微生态的研究。

港中大医学院裘槎医学科学教授、香港微生物菌群创新中心总监黄秀娟表示。

开拓崭新的自闭症治疗方向，意味着症状较轻微的年幼儿童可能会有被遗漏的风险，有助及早评估儿童患上自闭症的风险，开发了一个由31种肠道微生物标志物组合而成的自闭症检测工具， 此外，现时自闭症的诊断是通过临床评估作确诊。

包括古菌、细菌、真菌及病毒，(完) 【编辑:胡寒笑】 ，分析两者的肠道微生态差异， 中新社香港7月11日电 (记者 韩星童)香港中文大学(港中大)11日召开记者会公布， 结果发现，显示调节肠道微生物群能缓解自闭症儿童的感官敏感和焦虑症状，并适用于不同年龄、性别和背景的儿童，89001，共招募1627名有自闭症和没有自闭症儿童，。

有四组不同界别的微生物群出现变化。

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