يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أنواع معينة من التوحد

خلقت دراسة جديدة أجراها باحثون في جامعة نورث وسترن نماذج ذكاء اصطناعي يمكن استخدامها للكشف عن العلامات المبكرة والمساعدة في اكتشاف الأنواع الفرعية للاضطراب. يمكن أن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي أول أداة طبية حيوية لشاشة التوحد ، ويمكن أن يساعد الأطباء في التعرف على حالات التوحد في وقت مبكر.

يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي طوره فريق البحث اكتشاف علامات نوع فرعي معين من التوحد. قد يكون من الصعب التعرف على الاضطرابات في طيف التوحد ، بما في ذلك متلازمة أسبرجر ، والتمييز بينها. يعتمد تشخيص الحالات المتعلقة بالتوحد أيضًا على الأعراض وليس على البيانات الطبية الحيوية. بصفته الدكتور يوان لو ، مؤلف مشارك في الدراسة أوضح عبر Eurekalert، نوع فرعي من التوحد يتميز بمستويات كيميائية غير طبيعية "هو أول نوع فرعي متعدد الأبعاد قائم على الأدلة له سمات جزيئية مميزة وسبب أساسي." يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي صممه باحثو نورث وسترن أن يكتشف ويميز اضطرابات طيف التوحد بشكل موثوق بناءً على هذه السمات الجزيئية.

يسمى النوع الفرعي من التوحد الذي يشير إليه الدكتور لو بالتوحد المرتبط بعسر شحميات الدم. يمثل هذا النوع الفرعي حوالي 6.5٪ من جميع حالات التوحد داخل الولايات المتحدة. وفقًا لـ Luo ، فإن دراستهم هي الأولى التي تحلل مؤشرات المرض المحتملة مثل أنماط التعبير الجيني المختلفة ، وبيانات الطفرات الجينية ، وبيانات النماذج الحيوانية ، وحتى مطالبات التأمين الصحي. تم وضع كل هذه البيانات فوق بعضها البعض ، مما أدى إلى إنشاء نوع من الخرائط الرقمية التي كانت أكثر تمثيلاً للعالم الحقيقي من أي متغيرات منفصلة.

من الصعب للغاية الاعتماد على البيانات الجينية فقط لتشخيص مرض التوحد ، حيث أن هناك الآلاف من المتغيرات المختلفة للعديد من الجينات المختلفة التي من المحتمل أن تكون مرتبطة بالحالة. علاوة على ذلك ، تحدث كل من الطفرات المرتبطة بالتوحد في أقل من 1٪ من جميع العائلات المصابة بالتوحد. ومن هنا تأتي الحاجة إلى جمع أكبر قدر ممكن من البيانات من أكبر عدد ممكن من المصادر المختلفة. ساعد نموذج الذكاء الاصطناعي الذي صممه الباحثون على تحديد مجموعات من exons الجينية (أجزاء من تسلسل الجينات المعبر عنها في البروتينات) التي تعمل في مجموعات أثناء نمو الدماغ. نظام الذكاء الاصطناعي الذي استخدمه الباحثون لتقنيات التجميع على بيانات exon. يبدو أنه عند دمجها مع بيانات الخرائط متعددة الوسائط ، تم العثور على العديد من الارتباطات القوية التي تنبأت بالتوحد.

يبدو أن نموذج الذكاء الاصطناعي وبيانات الخرائط متعددة الوسائط تشير إلى طريقة قابلة للتعميم للكشف عن الأنواع الفرعية للتوحد ، وحتى الأمراض الأخرى المعقدة وراثيًا التي قد تعتمد بشكل أساسي ، مثل التوحد ، على ظهور الأعراض حتى يتم تشخيصها.

تمكن فريق البحث من تحديد ارتباط كبير بين اضطراب طيف التوحد وعسر شحميات الدم الأبوي ، وهي حالة تتميز بتغير الدهون في الدم. لوحظت هذه الأشكال الدهنية المتغيرة أيضًا عند الرضع الذين تم تشخيصهم لاحقًا بأمراض على طيف التوحد. سيقوم فريق البحث بإجراء مزيد من الدراسات بهدف معرفة مدى فعالية الفحص المبكر بالنتائج في التجارب السريرية. وأوضح لوه أنه بينما يتم تشخيص التوحد اليوم فقط بناءً على الأعراض ، فإن الاكتشاف والتشخيص المبكر يمكن أن يفتح نافذة أوسع للتدخل:

"اليوم ، يتم تشخيص التوحد بناءً على الأعراض فقط ، والحقيقة هي أنه عندما يحدده الطبيب ، غالبًا ما يكون ذلك عندما تمر نوافذ نمو الدماغ المبكرة والحرجة دون تدخل مناسب. هذا الاكتشاف يمكن أن يغير هذا النموذج ".

يعد الباحث الذي تم إجراؤه في جامعة نورث وسترن مجرد مثال واحد على نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة للكشف عن الأمراض العقلية. طبقت دراسة جديدة أجراها علماء في جامعة نيويورك لانغون هيلث وجامعة مينيسوتا نماذج الذكاء الاصطناعي على الكشف عن دليل على الإجهاد اللاحق للصدمة (PTS) في ضباط الشرطة ، ومن المأمول أن يؤدي الكشف المبكر عن الأعراض المرتبطة بـ PTS إلى الكشف المبكر عن اضطراب ما بعد الصدمة وعلاجه.