El equipo dice que el nuevo análisis de IA puede identificar marcadores genéticos del autismo a través de la actividad biológica en el cerebro, con una precisión de entre el 89 y el 95%.
El método desarrollado incluye un mapeo estándar del cerebro mediante imágenes por resonancia magnética (MRI), antes de volver a analizar esas exploraciones utilizando inteligencia artificial para detectar movimientos de proteínas, nutrientes y otros procesos cerebrales que podrían indicar autismo.
La Dra. Shingeni Kondo, profesora asistente de radiología en la Universidad de Washington en St. Louis, desarrolló la nueva técnica de modelado matemático para el cerebro cuando era estudiante de posgrado e investigadora.
El método, llamado “morfometría basada en transferencia” después de transferir material biológico al cerebro, se centra en identificar patrones asociados con partes clave del código genético.
Las secuencias del código genético, llamadas variaciones del número de copias (CNV), revelan secciones de ADN que han sido eliminadas o duplicadas, cambios que se han relacionado con el autismo en estudios anteriores.
“Se sabe que algunas variaciones en el número de copias están relacionadas con el autismo, pero su conexión es con la morfología del cerebro, o en otras palabras, con cómo se organizan los diferentes tipos de tejido cerebral, como la materia gris o la blanca”, dijo el profesor de ingeniería biomédica. Gustavo Rudd, quien enseñó a Kondo durante sus estudios de doctorado «En nuestro cerebro no es muy conocido».
Y añadió: «Descubrir cómo la CNV se relaciona con la morfología del tejido cerebral es un primer paso importante para comprender las bases biológicas del autismo».
El nuevo método podría ayudar a distinguir entre diferencias biológicas más significativas dentro de las estructuras cerebrales, junto con eliminaciones o duplicaciones asociadas con variaciones en el número de copias y autismo.
Los participantes en el proyecto Simons Variation in Individuals, una organización sin fines de lucro (un grupo de personas con variaciones genéticas conocidas relacionadas con el autismo), contribuyeron con datos clave utilizados en el nuevo estudio.
Los investigadores también reclutaron pacientes de otros entornos médicos o clínicos, en función de sus similitudes con el grupo de Simons (como la edad, el sexo y el coeficiente intelectual no verbal), para reducir las variables que podrían influir en sus resultados.
El estudio fue publicado en la revista Science Advances.
Fuente: Correo diario
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2024-09-05 23:31:05