autismo
Históricamente, el diagnóstico de autismo entre las niñas ha resultado más difícil en comparación con los niños, pero una nueva investigación, que identificó diferentes patrones en la organización del cerebro entre hombres y mujeres con la afección, podría cambiar esto.
Cuando los investigadores asignaron a la inteligencia artificial (IA) la tarea de categorizar los escáneres cerebrales entre hombres y mujeres, pudo filtrar las películas femeninas con un 86 por ciento de precisión.
El estudio, publicado en The British Journal of Psychiatry , cree que comprender la forma en que la organización del cerebro difiere entre hombres y mujeres con autismo podría allanar el camino para una mejor evaluación de las niñas que actualmente son más difíciles de diagnosticar. Esto se debe a que podría resaltar las diferencias en la presentación sintomática entre sexos, haciendo que el autismo femenino sea más fácil de detectar.
"Detectamos diferencias significativas entre los cerebros de niños y niñas con autismo y obtuvimos predicciones individualizadas de los síntomas clínicos en las niñas", dijo el autor principal y profesor de psiquiatría Dr. Vinod Menon en un comunicado . “Sabemos que camuflar los síntomas es un desafío importante en el diagnóstico del autismo en las niñas, lo que genera retrasos en el diagnóstico y el tratamiento”.
En primer lugar, el equipo recopiló escáneres cerebrales de resonancia magnética funcional de 773 niños con autismo. De ellos, 637 eran niños y 136 niñas. El hecho de que no pudieran obtener números iguales para ambos sexos refleja la disparidad en el diagnóstico y la investigación de niñas con autismo, y también complicó su estudio.
La búsqueda de diferencias en conjuntos de datos usando IA generalmente se realiza utilizando conjuntos de datos que son aproximadamente iguales. Afortunadamente, el equipo pudo utilizar un nuevo método ideado por el coautor y profesor asistente de informática y estadística en Stanford, el Dr. Tengyu Ma, que podía clasificar entre conjuntos de datos desiguales.
La ejecución del algoritmo reveló que la IA podía distinguir entre niños y niñas con un 86 por ciento de precisión. También pudieron establecer que las diferencias de organización dependían del autismo después de realizar 976 escáneres cerebrales de niños sin autismo que el algoritmo no pudo diferenciar.
La investigación tiene el potencial de mejorar el diagnóstico de autismo en las mujeres al abordar que la condición se presenta en el cerebro de manera diferente y, por lo tanto, es probable que muestre diferentes síntomas de comportamiento. Tener esto en cuenta algún día podría permitir a los médicos diagnosticar el autismo entre niñas y niños de manera más equitativa, ya que no solo tiene en cuenta los síntomas asociados con los hombres.
"Cuando una condición se describe de manera sesgada, los métodos de diagnóstico están sesgados", dijo el autor principal, el Dr. Kaustubh Supekar, en un comunicado .Las niñas tenían diferentes patrones de conectividad de los niños en varios centros cerebrales, incluidos los sistemas de atención motora, del lenguaje y visuoespacial. Las mayores diferencias entre sexos se dieron en un grupo de áreas motoras. Entre las niñas, las diferencias en los centros motores estaban relacionadas con la gravedad de sus síntomas motores. Las niñas cuyos patrones cerebrales eran más similares a los de los niños tendían a tener los síntomas motores más significativos del autismo.
Los investigadores también identificaron áreas del lenguaje que diferían entre niños y niñas, y notaron que estudios previos habían encontrado mayores problemas de lenguaje en los niños con autismo que en las niñas con autismo.
Este estudio sugiere que debemos pensar de manera diferente.
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