Escáneres funcionales del cerebro para detectar autismo en adultos

Un novedoso algoritmo de computador podría ser la clave para implementar los exámenes cerebrales como un medio para identificar el trastorno del espectro autista (TEA), según un estudio reciente.

 

Dicho algoritmo, que se basa en las imágenes neurológicas y fue desarrollado en el Instituto Internacional de Investigación de Telecomunicaciones Avanzadas (Kioto, Japón) y la Universidad de Brown (Providence, Rhode Island, EUA), permite clasificar los diferentes grupos de pacientes utilizando la formación de imágenes con resonancia magnética funcional (fMRI) para analizar miles de conexiones funcionales (FC) de las redes del cerebro. Cuando los investigadores examinaron las exploraciones de personas con y sin TEA, el algoritmo encontró 16 bloques de FC interregionales claves, que les permitieron identificar, con gran exactitud, a aquellos que habían sido diagnosticados con autismo, así como a los que no.

 

El clasificador de imágenes neurológicas, que combina dos algoritmos de aprendizaje de máquinas, fue desarrollado por primera vez con la ayuda de 181 voluntarios adultos de tres lugares de Japón y luego fue aplicado a un grupo de 88 adultos estadounidenses de siete lugares; ninguno de los voluntarios del estudio con diagnóstico de autismo presentaba discapacidad intelectual alguna. El clasificador funcionó bien en cada población y mostró un promedio de exactitud de 85 % entre los voluntarios japoneses y 75% de exactitud entre los voluntarios estadounidenses. Los investigadores calcularon que la probabilidad de obtener un grado tal de desempeño entre diversas poblaciones por pura casualidad sería de 1,4 en un millón.

 

Con el fin de validar el clasificador, los investigadores examinaron cómo se relacionaba este con la Lista para la Observación del Diagnóstico del Autismo (ADOS), una herramienta clínica que no se basa en los marcadores biológicos ni fisiológicos, sino en las entrevistas con un médico y sus observaciones sobre el comportamiento. Ellos encontraron que las 16 FC que fueron identificadas por el clasificador, se relacionan con atributos que son de importancia para la ADOS. También encontraron que el 41% de las regiones específicas del cerebro en donde se localizaron los 16 bloques de FC se encontraban dentro de la red cíngulo-opercular, la cual participa en la concepción de otras personas, en el procesamiento de la fisionomía y en el procesamiento emocional. El estudio fue publicado el 14 de abril de 2016, en la revista Nature Communications.

 

“Las imágenes por resonancia magnética que se requerían para reunir toda la información eran sencillas. Solamente era necesario que los pacientes estuvieran unos 10 minutos en la máquina y no tenían que realizar ninguna tarea especial; sólo tenían que quedarse quietos y descansar”, dijo la coautora correspondiente, la profesora, Yuka Sasaki, PhD, de la Universidad de Brown. “A pesar de su sencillez y aun cuando el clasificador se desempeña con unos muy buenos resultados, que no tienen precedentes, aún se trata de un tema de investigación, así que todavía no está listo para que sea convertido en una herramienta clínica. El nivel de exactitud tiene que ser mucho mayor; puede ser que el 80 % de exactitud no alcance a ser útil en el mundo real”.

 

Los investigadores aclararon que el clasificador para TEA, que han desarrollado, no diferencia, de sus controles, a los individuos con trastorno depresivos mayores ni a aquellos con trastorno de hiperactividad por déficit de atención, pero si diferencia medianamente a los pacientes con esquizofrenia de sus controles.

Enlaces relacionados: