¿SABÍAS EN QUÉ CONSISTE?

UN ESTUDIO VINCULA CONEXIONES CEREBRALES CON DIAGNÓSTICOS DE AUTISMO A LOS DOS AÑOS

Investigadores Norteamericanos han utilizado resonancias magnéticas de niños de seis meses de edad para predecir a qué bebés con alto riesgo de desarrollar autismo se les diagnosticaría la enfermedad a los dos años de edad.

Publicado en ""Science Translational Medicine", el estudio describe un segundo tipo de biomarcador cerebral que los investigadores y clínicos podrían utilizar como parte de un kit de diagnóstico para ayudar a identificar a los niños tan pronto como sea posible, incluso antes de que los síntomas del autismo aparezcan.

Durante el estudio, varios niños dormidos pasaron por una máquina de imagen de resonancia magnética y se les escaneó durante unos 15 minutos para ver la actividad neuronal a través de 230 regiones cerebrales diferentes. Los investigadores analizaron cómo varias regiones del cerebro se sincronizaron ente sí, ya que esta sincronía refleja la actividad coordinada de las regiones cerebrales, que es crucial para la cognición, la memoria y el comportamiento, y puede observarse durante el sueño. Se centraron entonces en las conexiones de la región cerebral relacionadas con las características principales del autismo: habilidades de lenguaje, comportamientos repetitivos y comportamiento social. Por ejemplo, determinaron qué regiones cerebrales -sincronizadas a los 6 meses- estaban relacionadas con comportamientos a los 2 años.

Clasificador de aprendizaje automático

Esto ayudó a crear un clasificador de aprendizaje automático (un programa de ordenador) para clasificar las diferencias de sincronización entre esas regiones clave del cerebro. Una vez que el ordenador aprendió los diferentes patrones, los científicos colocaron la máquina clasificadores de aprendizaje a un grupo separado de bebés. El clasificador de aprendizaje mecánico fue capaz de separar los resultados en dos grupos principales: los datos de imagen de resonancia magnética de los niños que desarrollaron autismo y los datos de los que no lo tuvieron. Usando sólo esta información, el programa informático predijo correctamente al 81% de los bebés que más tarde cumplirían los críterios para el autismo a los 2 años de edad.