Investigadores del Boston College (EE UU) han usado el machine learning (aprendizaje automático) para un análisis detallado de imágenes cerebrales de personas con autismo y han desvelado que las diferencias de comportamiento entre las personas con este trastorno están relacionadas con las variaciones en la estructura del cerebro. Los resultados del estudio se han publicado en la revista Science.
Comprender la heterogeneidad del cerebro de las personas con trastorno del espectro autista (TEA) podría ser fundamental para mejorar su calidad de vida, ya que posibilitaría diagnósticos específicos e intervenciones conductuales más dirigidas.
El equipo utilizó esta técnica de inteligencia artificial (IA) para estudiar los datos de las imágenes de resonancia magnética de más de 1.000 individuos con TEA y comparó esas imágenes con las que ofrecían las simulaciones computacionales sobre el aspecto que tendrían los cerebros si no tuvieran este trastorno.
Regiones cerebrales
Según explica a SINC Aidas Aglinskas, neurocientífio de la institución estadounidense y coautor del trabajo, “las variaciones estudiadas son diferencias en la neuroanatomía que indican un desarrollo alterado en determinadas regiones del cerebro”.
El experto indica que observaron que los cerebros de los individuos con autismo “difieren entre sí en muchas regiones cerebrales, incluidas las asociadas a los síntomas conocidos del TEA, como las implicadas en la cognición social, el lenguaje y las cortezas motoras”.
Observamos que los cerebros de las personas con autismo difieren entre sí en muchas regiones cerebrales, incluidas las asociadas a los síntomas conocidos del TEA, como las implicadas en la cognición social, el lenguaje y las cortezas motoras.
