Diagnosticar o transtorno do espectro do autismo (TEA) continua sendo um desafio difícil devido à complexidade envolvida e requer profissionais altamente especializados. O autismo é um transtorno do neurodesenvolvimento multifacetado. Nos Estados Unidos, de acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC), 1 em cada 36 crianças foi diagnosticada com TEA, mas não há marcadores bioquímicos para identificá-lo com precisão. Método diagnóstico quantitativo é proposto por pesquisadores brasileiros em artigo publicado na revista
Relatórios científicos
O estudo foi baseado em dados de imagens cerebrais de 500 pessoas, metade das quais (242) foram diagnosticadas com TEA. Técnicas de aprendizado de máquina foram aplicadas aos dados. “Começamos a desenvolver nosso método coletando imagens de ressonância magnética funcional [ fMRI ] e eletroencefalograma [ EEG ] dados”, disse Francisco Rodríguez, último autor do artigo. Ele é professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos, Brasil, e sua contribuição para a pesquisa teve o apoio da FAPESP. .
Comparamos os mapas de indivíduos com e sem TEA e descobrimos que o diagnóstico era possível usando esse método.”
O último autor do artigo é Francisco Rodriguez
Os pesquisadores alimentaram um algoritmo de aprendizado de máquina com esses gráficos. Com base nos exemplos aprendidos, o sistema foi capaz de determinar quais alterações cerebrais estavam associadas ao TEA com mais de 95% de precisão.
Pesquisas mais recentes propõem métodos de diagnóstico de TEA baseados em aprendizado de máquina, mas ignoram a estrutura da rede cerebral e usam um único parâmetro estatístico, uma novidade deste estudo, observa o artigo. Mapas cerebrais ou redes corticais mostram como as regiões do cérebro estão conectadas. A pesquisa sobre essas redes começou há cerca de 20 anos e forneceu novos insights sobre a neurociência. “Assim como uma estrada com interrupções muda o tráfego em uma região, mudanças no comportamento do cérebro levam a mudanças”, disse Rodriguez.
A análise dos dados do fMRI destaca mudanças em certas regiões do cérebro associadas a processos cognitivos, emocionais, de aprendizado e memória. As redes corticais de pacientes com TEA mostraram maior segregação, menos distribuição de informações e menos conectividade em comparação com os controles.
“Até alguns anos atrás, pouco se sabia sobre as mudanças que levam aos sintomas do TEA. No entanto, sabe-se que as alterações cerebrais em pacientes com TEA estão associadas a certos comportamentos, embora estudos anatômicos tenham mostrado que as mudanças são difíceis de ver. , tornando o diagnóstico de ASD leve mais difícil. Sobre esta neurodegeneração “Nosso estudo é um passo importante no desenvolvimento de novos métodos para ajudar a obter uma compreensão mais profunda”, disse Rodriguez.
Este sistema está em desenvolvimento e levará vários anos para ser implementado. No entanto, contribuirá para a compreensão das diferenças cerebrais e será útil para auxiliar os especialistas no futuro, especialmente em casos que envolvam incerteza diagnóstica.
Uma vasta gama de aplicações
Para Rodriguez, o estudo é uma pequena contribuição para uma compreensão mais profunda de como o TEA está relacionado a alterações cerebrais. Mais pesquisas são necessárias antes que esse método de diagnóstico automatizado se torne prático. O mapeamento cerebral é útil para diagnosticar outras condições além do TEA. Trabalhos anteriores mostraram que os mapas cerebrais também podem ser usados para diagnosticar a esquizofrenia com precisão considerável.
“Começamos a desenvolver novos métodos para identificar transtornos mentais há uma década. Descobrimos que usar redes cerebrais e inteligência artificial pode melhorar muito o diagnóstico de esquizofrenia. Recentemente, estudamos o uso de um método para investigar a doença de Alzheimer e descobrimos que o diagnóstico automático preciso é possível”, disse Rodriguez em 2022. Refere-se a um estudo relatado Revista de Engenharia Neural
Há muitos desafios a serem superados, como bancos de dados pequenos e dificuldade de coleta de dados, mas como metodologia geral ajudará os cientistas a entender muitas condições, e um dos objetivos do grupo é explorar as relações entre os transtornos mentais.
“Quão semelhantes são a esquizofrenia e a doença de Alzheimer em termos de alterações no cérebro? Se encontrarmos conexões entre os transtornos mentais, podemos desenvolver novas drogas e tratamentos semelhantes para diferentes condições, ou usar um tratamento para uma condição em detrimento de outra.” daqui, mas o caminho a seguir é promissor”, disse Rodriguez.
Os pesquisadores esperam que uma melhor compreensão de como as mudanças cerebrais afetam o comportamento possa levar a um tratamento mais humano e eficiente e a políticas públicas mais eficazes. A complexidade do assunto é evidente a partir da natureza interdisciplinar da pesquisa envolvida. O grupo incluía físicos, estatísticos, médicos e neurologistas de centros do Brasil, França e Alemanha. Eles analisaram dados clínicos compilados por neurocientistas e estudos de imagens cerebrais por neurocientistas e algoritmos desenvolvidos por físicos e estatísticos.
Este estudo faz parte da pesquisa de doutorado de Carolyn Alves, primeira autora do artigo. Sua formação é em física, ciências físicas e biomoleculares e ciência da computação. A FAPESP apoiou os outros dois autores do artigo por meio de bolsas de doutorado: Aruné Pineda (bolsa nº 19/22277-0) e Kirstin Roster (bolsa nº 19/26595-7), ambas orientadas por Rodríguez.
Fonte:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Nota do diário:
Alves, C. L. e muitos outros. (2023) Diagnóstico de Transtorno do Espectro Autista Baseado em Redes Funcionais do Cérebro e Aprendizado de Máquina. Relatórios científicos. doi.org/10.1038/s41598-023-34650-6.