Nueva investigación sobre la variación neuroanatómica dentro del autismo gracias a la Inteligencia Artificial

Investigadores del Boston College han utilizado inteligencia artificial para analizar en profundidad las imágenes cerebrales de personas con autismo.

Este estudio innovador ha revelado patrones de variación en la estructura del cerebro que son específicos del trastorno del espectro autista (TEA).

¿Qué encontraron los investigadores?

• Variación continua, no subtipos: En lugar de encontrar grupos claramente definidos de autismo, los investigadores descubrieron una variación continua en la estructura cerebral. Esto sugiere que el autismo no es una condición homogénea, sino que presenta una amplia gama de manifestaciones.
• Relación entre estructura y síntomas: Se identificaron regiones específicas del cerebro que varían de forma consistente en las personas con autismo. Estas diferencias anatómicas están relacionadas con los síntomas y dificultades que experimentan las personas con TEA.
• Inteligencia artificial como herramienta clave: El uso de la inteligencia artificial permitió a los investigadores separar las diferencias en la estructura cerebral relacionadas con el autismo de otras variaciones individuales. Esto ha sido un desafío en investigaciones previas.

Como citan los autores:

Nos sorprendió descubrir que, a pesar de observar una gran cantidad de diferencias neuroanatómicas entre individuos con autismo a lo largo de múltiples dimensiones, los individuos no se agruparon en subtipos categóricos distintos como se pensaba anteriormente. A nivel de anatomía cerebral, las diferencias individuales dentro del autismo podrían captarse mejor mediante dimensiones continuas que mediante subtipos categóricos, pero lo más importante es que esto no descarta la posibilidad de que se puedan encontrar subtipos categóricos con otros tipos de mediciones cerebrales, como las imágenes funcionales. 

Implicaciones de este descubrimiento

• Diagnóstico más preciso: Al comprender mejor las diferencias neuroanatómicas asociadas con el autismo, se podrían desarrollar herramientas de diagnóstico más precisas y personalizadas.
• Intervenciones terapéuticas más efectivas: Identificar las regiones cerebrales afectadas podría permitir el desarrollo de tratamientos más específicos y dirigidos a las necesidades individuales de cada persona con autismo.
• Avanzar en la comprensión del autismo: Este estudio representa un paso importante hacia una comprensión más profunda de las causas biológicas del autismo y cómo se manifiesta en el cerebro.

Próximos pasos en la investigación

Los investigadores planean continuar utilizando la inteligencia artificial para explorar otras características del cerebro, como la conectividad funcional, y así obtener una imagen más completa de las diferencias cerebrales en el autismo. El objetivo final es desarrollar intervenciones terapéuticas personalizadas que mejoren la calidad de vida de las personas con TEA.

Fuentes

• Aidas Aglinskas et al. Contrastive machine learning reveals the structure of neuroanatomical variation within autism.Science376,1070-1074(2022). DOI: 10.1126/science.abm2461