Saúde
Modelos de IA Podem Ajudar a Detectar Certos Tipos de Autismo
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Um novo estudo realizado por pesquisadores da Northwestern University criou modelos de IA que podem ser usados para detectar sinais precoces e auxiliar no diagnóstico de subtipos do transtorno. O modelo de IA pode ser a primeira ferramenta de triagem biomédica para autismo e pode ajudar os médicos a reconhecer casos de autismo muito mais cedo.
O modelo de IA desenvolvido pela equipe de pesquisa pode detectar marcadores de um subtipo específico de autismo. Transtornos do espectro autista, incluindo a síndrome de Asperger, podem ser difíceis de reconhecer e diferenciar entre si. O diagnóstico de condições relacionadas ao autismo também depende normalmente de sintomas e não de dados biomédicos. Como o Dr. Yuan Lo, coautor do estudo, explicou por meio do Eurekalert, um subtipo de autismo caracterizado por níveis químicos anormais “é o primeiro subtipo multidimensional baseado em evidências que tem características moleculares distintas e uma causa subjacente”. O modelo de IA projetado pelos pesquisadores da Northwestern pode detectar e distinguir transtornos do espectro autista com base nesses recursos moleculares.
O subtipo de autismo ao qual o Dr. Lo se refere é chamado de autismo associado à dislipidemia. Esse subtipo representa cerca de 6,5% de todos os casos de autismo nos EUA. De acordo com Luo, o estudo é o primeiro a analisar possíveis marcadores de doença, como padrões de expressão gênica diferentes, dados de mutação genética, dados de modelo animal e até mesmo reclamações de seguro de saúde. Todos esses dados foram superpostos, construindo uma espécie de mapa digital que era mais representativo do mundo real do que qualquer um dos variáveis isoladamente.
É incrivelmente difícil confiar apenas em dados genéticos para diagnosticar autismo, pois existem milhares de variantes diferentes de muitos genes que estão potencialmente ligados à condição. Além disso, cada uma das mutações associadas ao autismo ocorre em menos de 1% de todas as famílias com autismo. Daí a necessidade de coletar o máximo de dados possível de tantas fontes diferentes quanto possível. O modelo de IA que os pesquisadores projetaram ajudou a identificar clusters de éxons de genes (partes da sequência do gene expressa em proteínas) que operam em grupos durante o desenvolvimento do cérebro. O sistema de IA que os pesquisadores usaram técnicas de agrupamento nos dados de éxons. Parece que, quando combinado com os dados do mapa multimodal, várias correlações fortes foram encontradas que previram o autismo.
O modelo de IA e os dados do mapa multimodal parecem sugerir um método generalizável para detectar subtipos de autismo e até outras doenças geneticamente complicadas que, como o autismo, dependem principalmente da manifestação de sintomas para ser diagnosticadas.
A equipe de pesquisa foi capaz de identificar uma correlação significativa entre o transtorno do espectro autista e a dislipidemia parental, que é uma condição caracterizada por lipídios alterados no sangue. Esses perfis lipídicos alterados também foram observados em bebês que mais tarde foram diagnosticados com condições do espectro autista. A equipe de pesquisa realizará estudos adicionais visando verificar quão eficaz a triagem precoce com os achados pode ser em ensaios clínicos. Luo explicou que, embora o autismo seja diagnosticado apenas com base em sintomas hoje, a detecção e diagnóstico precoces podem abrir uma janela mais ampla para intervenção:
“Hoje, o autismo é diagnosticado apenas com base em sintomas, e a realidade é que, quando um médico o identifica, é frequentemente quando as janelas de desenvolvimento cerebral precoces e críticas passaram sem intervenção apropriada. Essa descoberta pode mudar esse paradigma.”
A pesquisa realizada na Northwestern University é apenas um exemplo de modelos de IA sendo usados para detectar doenças mentais. Um novo estudo realizado por cientistas da NYU Langone Health e da Universidade de Minnesota aplicou modelos de IA para detectar evidências de estresse pós-traumático (EPT) em policiais, e espera-se que a detecção precoce dos sintomas associados ao EPT leve a uma detecção e tratamento mais precoces do TEPT.
