Моделі штучного інтелекту можуть допомогти виявити певні види аутизму

Нове дослідження, проведене дослідниками Північно-Західного університету, створило моделі штучного інтелекту, які потенційно можуть бути використані для скринінгу ранніх ознак і допомоги у виявленні підтипів розладу. Модель штучного інтелекту може бути першим біомедичним інструментом для скринінгу аутизму, і вона може допомогти лікарям розпізнавати випадки аутизму значно раніше.

Модель штучного інтелекту, розроблена дослідницькою командою, може виявити маркери конкретного підтипу аутизму. Розлади спектру аутизму, включаючи синдром Аспергера, можуть бути важкими для розпізнавання і відрізнення один від одного. Діагностика станів, пов’язаних з аутизмом, також зазвичай залежить від симптомів, а не від біомедичних даних. Як пояснив доктор Юань Ло, співавтор дослідження через Eurekalert, один підтип аутизму, характеризований аномальними рівнями хімічних речовин, “є першим багатовимірним доказовим підтипом, який має відмінні молекулярні особливості і підлягає певній причині”. Модель штучного інтелекту, розроблена дослідниками Північно-Західного університету, може надійно виявити і відрізнити розлади спектру аутизму на основі цих молекулярних особливостей.

Підтип аутизму, на який посилається доктор Ло, називається дисліпідемією, пов’язаною з аутизмом. Цей підтип становить близько 6,5% усіх випадків аутизму в США. За словами Луо, їхнє дослідження є першим, яке аналізує можливі маркери захворювання, такі як різні патерни експресії генів, дані про мутації генів, дані моделей тварин і навіть дані про страхові виплати. Все це було накладено один на одного, утворюючи певну цифрову карту, яка була більш репрезентативною для реального світу, ніж будь-яка з цих змінних окремо.

Найважче покладатися лише на генетичні дані для діагностики аутизму, оскільки існує тисячі різних варіантів багатьох генів, які потенційно пов’язані з цим станом. Крім того, кожна з мутацій, пов’язаних з аутизмом, трапляється в менше 1% усіх сімей з аутизмом. Тому існує потреба зібрати якомога більше даних з якомога більше різних джерел. Модель штучного інтелекту, розроблена дослідниками, допомогла їм ідентифікувати групи екзонів генів (частин послідовності генів, які виражаються в білках), які працюють разом під час розвитку мозку. Система штучного інтелекту, яку використовували дослідники, застосовувала методи кластеризації до даних про екзони. Здається, що при поєднанні з багатовимірною картовою інформацією були виявлені сильні кореляції, які передбачали аутизм.

Модель штучного інтелекту та багатовимірна карта даних, здається, пропонують узагальненний метод виявлення підтипів аутизму, а також інших генетично складних захворювань, які, як і аутизм, в основному залежать від прояву симптомів для діагностики.

Дослідницька команда змогла виявити значну кореляцію між розладом спектру аутизму та дисліпідемією батьків, яка характеризується зміненими рівнями ліпідів у крові. Ці змінені ліпідні профіль також спостерігалися у дітей, які пізніше були діагностовані захворюваннями спектру аутизму. Дослідницька команда буде проводити подальші дослідження, спрямовані на вивчення ефективності раннього скринінгу з використанням цих результатів у клінічних випробуваннях. Луо пояснив, що хоча сьогодні аутизм діагностується лише на основі симптомів, рання діагностика і виявлення можуть відкрити ширший вікно для втручання:

“Сьогодні аутизм діагностується лише на основі симптомів, і реальність така, що коли лікар виявляє його, це часто відбувається, коли ранні і критичні вікна розвитку мозку вже пройшли без належного втручання. Це відкриття може змінити цю парадигму”.

Дослідження, проведене в Північно-Західному університеті, є лише одним прикладом використання моделей штучного інтелекту для виявлення психічних захворювань. Нове дослідження, проведене вченими в NYU Langone Health і Університеті Міннесоти, застосувало моделі штучного інтелекту для виявлення ознак посттравматичного стресового розладу (ПТСР) у поліцейських, і сподіваються, що рання діагностика симптомів, пов’язаних з ПТСР, приведе до ранньої діагностики та лікування ПТСР.