Скенирање мозга за помоћ аутизму?

Нова истраживања сугеришу да можда постоји дан када се абнормалности у мозгу повезане са аутизмом могу открити скенирањем мозга.

Рано откривање ових специфичних абнормалности мозга могло би довести до побољшане дијагнозе и побољшаног разумевања поремећаја из спектра аутизма.

Откривање биомаркера повезаних са аутизмом било је изазовно, често зато што методе које показују обећања код једне групе пацијената не успевају када се примене на другу.

У новој студији, међутим, научници извештавају о новом степену успеха. Њихов предложени биомаркер радио је са упоредно високим степеном тачности у процени две различите групе одраслих.

Научници су развили рачунарски алгоритам назван „класификатор“, Јер може класификовати скупове испитаника - оне са поремећајем из аутистичног спектра и оне без њих - на основу скенирања мозга са функционалном магнетном резонанцом (фМРИ).

Анализирајући хиљаде веза повезаности мождане мреже код великог броја људи са и без аутизма, софтвер је пронашао 16 кључних међурегионалних функционалних веза које су му омогућавале да са великом тачношћу утврди ко је традиционално дијагностикован са аутизмом, а ко није.

Технологија је углавном развијена у Међународном институту за напредна истраживања телекомуникација у Кјоту у Јапану, уз главни допринос три коаутора са Универзитета Бровн на Рходе Исланду.

Истраживачи су проучавали 181 одраслог добровољца на три локације у Јапану, а затим су применили алгоритам на групи од 88 одраслих Американаца на седам локација. Сви добровољци у студији са дијагнозом аутизма нису имали интелектуалне сметње.

„То је прва студија која је [успешно] применила класификатор на потпуно другачију кохорту“, рекла је ауторка ко-дописница др. Иука Сасаки, ванредни професор когнитивних, лингвистичких и психолошких наука у Бровн-у.

„Било је много покушаја и раније. Напокон смо превазишли проблем. “

Класификатор, који комбинује два алгоритма за машинско учење, добро је функционисао у свакој популацији, просечно тачно 85 одсто међу јапанским добровољцима и 75 процената тачности међу Американцима.

Истраживачи су израчунали да је вероватноћа да се овај степен учинка међу становништвом види чисто случајно 1,4 на милион.

Истраживачи су верификовали ефикасност класификатора на други начин упоређивањем предвиђања класификатора дијагнозе аутизма са главном дијагностичком методом која је тренутно доступна клиничарима, Дијагностичким прегледом аутизма (АДОС).

АДОС се не заснива на маркерима биологије или физиологије, већ на интервјуима лекара и запажањима понашања. Класификатор је успео да предвиди резултате на АДОС комуникационој компоненти са статистички значајном корелацијом од 0,44. Корелација сугерише да се 16 веза идентификованих класификатором односи на значајке од значаја у АДОС-у.

Истраживачи су тада открили да су везе повезане са можданом мрежом одговорном за мождане функције као што су препознавање других људи, обрада лица и емоционална обрада. Ово анатомско поравнање је у складу са симптомима повезаним са поремећајима из спектра аутизма, као што су социјална и емоционална перцепција.

Коначно, тим је погледао да ли класификатор на одговарајући начин одражава сличности и разлике између поремећаја из аутистичног спектра и других психијатријских стања.

На пример, познато је да аутизам дели неке сличности са шизофренијом, али не и са депресијом или поремећајем хиперактивности са дефицитом пажње.

Када се примењује на пацијенте са сваким од ових других поремећаја у поређењу са сличним људима без услова, класификатор је показао умерену, али статистички значајну тачност у разликовању пацијената са шизофренијом, али не и депресије или АДХД пацијената.

Снимке магнетне резонанце потребне за прикупљање података биле су једноставне, рекао је Сасаки. Испитаници су требали провести само око 10 минута у машини и нису морали да обављају никакве посебне задатке. Морали су само да мирују и да се одморе.

Упркос тој једноставности и иако се класификатор показао без преседана као ствар истраживања, рекао је Сасаки, још увек није спреман да буде клиничко средство. Иако ће будућност можда донети такав развој, прво ће бити потребна усавршавања.

„Ниво тачности мора бити много већи“, рекао је Сасаки. „Осамдесет посто тачности можда неће бити корисно у стварном свету.“

Такође није јасно како би то функционисало међу децом, јер су добровољци у овој студији били сви одрасли.

Иако класификатор није спреман за тренутну дијагностику, јер тачност побољшава скенирање, а анализа може бити не само дијагностички алат заснован на физиологији, већ и приступ праћењу ефикасности лечења.

Лекари ће можда једног дана моћи да користе алат за праћење да ли терапије производе промене у повезаности мозга, рекао је Сасаки.

Истраживање је објављено у часопису Натуре Цоммуницатионс.

Извор: Универзитет Бровн