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Scanner cerebral e machine learning podem prever autismo em bebês

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43 semanas atrás
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Bebê sorrindo

Pessoas com autismo nascem com o distúrbio. Porém, via de regra, a condição só é diagnosticada quando a criança tem dois anos ou mais. Mas exames envolvendo ressonância magnética e aprendizado de máquina (machine learning) permitirão que os médicos identifiquem o autismo de modo bastante precoce.

É o que aponta um estudo publicado na Nature. A pesquisa, conduzida pela Universidade da Carolina Norte, analisou 148 crianças. No grupo havia 42 bebês com baixo risco de autismo. O restante tinha alto risco — geralmente, essa classificação é dada a crianças que têm irmãos mais velhos com o distúrbio.

Heather Cody Hazlett e Joseph Piven, psicólogos responsáveis pela pesquisa, constataram com base em levantamentos anteriores que, frequentemente, crianças com autismo têm cérebros maiores na comparação com indivíduos sem a condição. Por conta disso, eles tiveram a ideia de estudar o assunto para descobrir se um diagnóstico precoce pode surgir a partir daí.

De fato, os exames de ressonância magnética mostraram que as crianças com alto risco de autismo têm diferenças no cérebro, principalmente no córtex cerebral, camada mais externa do órgão que controla funções ligadas à linguagem e à cognição, por exemplo.

Mas as diferenças só se tornaram perceptíveis aos pesquisadores nos cérebros das crianças de alto risco que tinham 24 meses de vida. Nessa faixa, o córtex cresceu em uma proporção muito mais rápida do que naquelas crianças de alto risco que tinham seis ou 12 meses de vida.

Cérebro

O objetivo da pesquisa, porém, é permitir diagnóstico precoce. Quanto mais cedo o autismo for identificado, mais chances a criança terá de receber tratamentos que amenizem as manifestações do distúrbio. Assim, ela poderá ter mais qualidade de vida, inclusive quando chegar à fase adulta.

É aqui que a tecnologia faz a sua parte. Os pesquisadores utilizaram um algoritmo de aprendizado de máquina que, com base nos exames de casos confirmados, consegue identificar traços do autismo em bebês com menos de 12 meses de vida que os médicos só conseguem descobrir em crianças com 24 meses ou mais.

Os resultados foram animadores. O algoritmo conseguiu prever corretamente 30 de 37 casos de autismo confirmados no grupo estudado, uma precisão de aproximadamente 80%. Com a análise de mais casos, a tendência é que o algoritmo fique mais preciso.

Mas os pesquisadores estão indo com calma. Primeiro porque o autismo é bastante complexo, se manifestando de maneiras tão diversas que não é prudente confiar a um único tipo de teste o diagnóstico do distúrbio.

Além disso, o algoritmo pode levar a falsos positivos, causando transtornos à família e prejudicando o desenvolvimento das crianças por causa de tratamentos que elas não deveriam receber.

Com informações: Ars Technica

  • Carlos Taylor

    Acho que deveriam passar a utilizar mais “machine learning” em prevenção de doenças, ou deficiências em bebês. Passar a usar de alguma forma mais avançada em pré natais seria ótimo. Quem sabe um dia iremos poder evitar que crianças nasçam sem deficiências ou pelo menos boa parte delas, em vez de nascer com o olho de outra cor entende?

    • Keaton

      Quem sabe um dia iremos poder evitar que crianças nasçam sem deficiências ou pelo menos boa parte delas, em vez de nascer com o olho de outra cor entende?

      q

      • Carlos Taylor

        em outras palavras: quem sabe um dia iremos poder evitar boa parte das deficiências..

        • Keaton

          Pois é, tu escreveu o contrário. 😛