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El algoritmo de inteligencia artificial podría detectar el autismo de manera temprana mediante la dialación de la pupila y la frecuencia cardíaca

El algoritmo de inteligencia artificial podría detectar el autismo de manera temprana mediante la dialación de la pupila y la frecuencia cardíaca


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Los trastornos del espectro autista, como el síndrome de Rett, generalmente se diagnostican una vez que el niño tiene unos pocos años, pero ahora, los neurocientíficos creen que han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede detectar estas afecciones antes en los niños al detectar anomalías en la dilatación de la pupila y la frecuencia cardíaca.

¿La dilatación anormal de la pupila y la frecuencia cardíaca son un indicador temprano de autismo?

Por lo general, a un niño se le diagnostica un trastorno del espectro autista (TEA) una vez que tiene algunos años y las terapias conductuales, del habla y ocupacionales resultan ineficaces. Ahora, gracias a un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por neurocientíficos en colaboración con el Boston Children's Hospital, el diagnóstico de TEA como el síndrome de Rett podría suceder mucho antes de lo que es posible actualmente.

RELACIONADO: INVESTIGADORES DESARROLLAR PRUEBAS DE SANGRE Y ORINA PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DEL AUTISMO

Michela Fagiolini, PhD, y Pietro Artoni, PhD, publicaron un nuevo artículo en PNAS esta semana que puede identificar anomalías en la dialación de la pupila y la frecuencia cardíaca de un niño que pueden predecir un TEA meses, o incluso años, antes de lo que es actualmente.

"Queremos tener alguna lectura de lo que sucede en el cerebro que sea cuantitativa, objetiva y sensible a cambios sutiles", dijo Fagiolini. "En términos más generales, carecemos de biomarcadores que reflejen la actividad cerebral, sean fáciles de cuantificar y no estén sesgados. Una máquina podría medir un biomarcador y no verse afectada por interpretaciones subjetivas de cómo le está yendo a un paciente".

Los investigadores, en colaboración con Takao Hensch, PhD, y Charles Nelson, PhD, del Boston Children's Hospital, comenzaron a buscar indicadores predictivos en la dilatación de la pupila y la frecuencia cardíaca de los niños sobre la hipótesis de que las personas con TEA tienen estados de comportamiento alterados. En trabajos anteriores se ha descubierto que los circuitos colinérgicos del cerebro, que son parcialmente responsables de la excitación, se ven particularmente afectados, lo que a su vez daría lugar a una dilatación pupilar y una frecuencia cardíaca anormales.

Los investigadores midieron la dilatación de la pupila y la frecuencia cardíaca de ratones con las mutaciones genéticas que causan el síndrome de Rett o el trastorno CDKL5 y encontraron que los ratones tenían casos anormales de dilatación de la pupila y frecuencia cardíaca mucho antes de que los síntomas conductuales del trastorno se hicieran evidentes.

Además, la restauración de una copia funcional del gen MeCP2, el gen cuya mutación es responsable del síndrome de Rett, solo en las neuronas de los circuitos cerebrales colinérgicos previno el desarrollo de anomalías en la dilatación de la pupila, así como síntomas conductuales del trastorno.

Identificación del síndrome de Rett en niñas jóvenes

Después de observar ratones con deficiencias genéticas específicas durante aproximadamente 60 horas, los investigadores desarrollaron una red neuronal para detectar las anomalías pupilares. Luego tomaron esta IA y probaron a 35 niñas con síndrome de Rett, con 40 niñas sin TEA como control. La IA pudo identificar el síndrome de Rett con aproximadamente un 80% de precisión en niñas de uno y dos años.

"Estos dos biomarcadores fluctúan de manera similar porque son representantes de la actividad de la activación autónoma", dijo Artoni. "Es la llamada 'respuesta de lucha o huida".

En conjunto con las pruebas anteriores que Fagiolini y Nelson desarrollaron para el síndrome de Rett, los investigadores creen que estos biomarcadores podrían ser una herramienta de detección eficaz y asequible para los bebés que puede alertar a los padres y los médicos sobre los desafíos inminentes del desarrollo.

"Si tenemos biomarcadores que no son invasivos y se evalúan fácilmente, incluso un bebé recién nacido o un paciente no verbal podrían ser monitoreados en múltiples puntos de tiempo", dijo Fagiolini.


Ver el vídeo: Autism symptoms sintomas del autismoconozca a ISAAC (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Shakasar

    Mensaje muy útil

  2. Meztikinos

    Incomparablemente)))))))

  3. Lenn

    Esto no tiene sentido.

  4. Matro

    El momento entretenido

  5. Taujin

    Esta excelente oración es casi correcta.



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