Diferencias neuroanatómicas en el cerebro con autismo

Investigadores del Boston College desarrollan un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que identifica las Diferencias neuroanatómicas del cerebro con autismo y que podrían ayudar a identificar las causas del trastorno del espectro autista y conducir a intervenciones personalizadas.

Diferencias neuroanatómicas en la estructura cerebral en el autismo

El autismo puede caracterizarse por interacciones sociales deterioradas, pero las personas con autismo también luchan con una variedad de otras dificultades intelectuales y de comportamiento

¿Se entienden mejor las diferencias individuales como subtipos de autismo o como variación continua?

Aglinskas y colaboradores analizaron escáneres cerebrales con imágenes de resonancia magnética para buscar diferencias neuroanatómicas que puedan atribuirse al autismo y no a otras causas de variación individual. Los autores encontraron evidencia de variación continua e identificaron dos ejes de variación en la estructura del cerebro. Esta claridad sobre la variación del autismo puede ayudar a ajustar las intervenciones para pacientes individuales.

Las diferencias de comportamiento entre las personas con autismo están estrechamente relacionadas con las diferencias neuroanatómicas (la forma del cerebro), según informa un equipo de neurocientíficos del Boston College en la revista Science. Este descubrimiento podría ayudar a comprender las causas del autismo y a desarrollar intervenciones personalizadas.

El equipo utilizó inteligencia artificial para estudiar datos de imágenes de resonancia magnética de más de 1.000 personas con autismo y comparó esas imágenes con simulaciones generadas por IA de cómo se verían los cerebros si no tuvieran autismo.

Diferencias neuroanatómicas en el cerebro con autismo

Lugares anatómicos de variación individual dentro del grupo de TEA.

(A) Para cada sujeto con TEA, calculamos un cerebro gemelo TC sintético que coincidía con características neuroanatómicas no relacionadas (compartidas) con el TEA y lo transformamos en el cerebro con TEA correspondiente, obteniendo un campo de deformación.

Luego aplicamos el análisis de componentes principales a los determinantes jacobianos de los campos de deformación entre los participantes.

(B) Áreas que muestran aumentos volumétricos (rojo) y disminuciones (azul) asociados con las dos PC que explican la mayor variación. Los efectos de la materia blanca se informan en la fig. S8; Se necesitarán análisis que utilicen imágenes ponderadas por difusión para determinar con mayor precisión qué tractos específicos están afectados. ACC, corteza cingulada anterior; ATL, lóbulo temporal anterior; dlPFC, corteza prefrontal dorsolateral; IFG, circunvolución frontal inferior; ITG/MTG, circunvolución temporal inferior y media; dobladillo L, hemisferio izquierdo; g. lingual, circunvolución lingual; M1, corteza motora; mPFC, corteza prefrontal medial; OFC, corteza orbitofrontal; OP, polo occipital; PCC, corteza cingulada posterior; PREC, precúneo; pSTS: surco temporal posterosuperior; dobladillo derecho, hemisferio derecho; S1, corteza somatosensorial; THAL, tálamo; TPJ, unión temporoparietal; vmPFC, corteza prefrontal ventromedial.

FUENTE IMAGEN Y LEYENDA: Aglinskas y col. / Boston College

Usando inteligencia artificial para estudiar el autismo

Descubrimos que diferentes personas con autismo pueden tener diferentes áreas cerebrales afectadas y, gracias a los cerebros simulados con IA, pudimos identificar qué regiones cerebrales específicas varían entre las personas con autismo“, dijo Aidas Aglinskas, investigador postdoctoral del Boston College. y coautor del informe. “Además, separar la variación relacionada con el autismo en la anatomía del cerebro de la variación no relacionada reveló relaciones ocultas entre las diferencias individuales en la anatomía del cerebro y los síntomas“.

El autismo difiere, tanto en síntomas como en neuroanatomía, de un individuo a otro. Investigaciones anteriores han planteado la hipótesis de que podría no existir un único conjunto de correlatos neuroanatómicos comunes a todos los individuos con autismo.

Confirmar esas sugerencias ha sido difícil porque identificar alteraciones neuronales específicas del autismo es una tarea desafiante, dijo Aglinskas. Los cerebros son diferentes debido a muchos factores, incluida la variación genética que no se debe al autismo, que es difícil de controlar en un estudio de investigación.

El equipo superó esa barrera empleando IA para identificar patrones de variabilidad neuronal que son específicos del autismo, lo que luego le permitió al equipo identificar vías neuronales específicamente afectadas en el autismo, dijo Aglinskas, quien realizó la investigación con el profesor asistente de neurociencia del Boston College Joshua Hartshorne y Stefano Anzellotti.

Entendiendo las diferencias

Las diferencias neuroanatómicas relacionadas con el autismo pueden ‘ocultarse’ entre diferencias que no están relacionadas con el autismo“, dijo Aglinskas. “Como consecuencia, ha sido difícil identificar diferencias en la anatomía del cerebro que estén relacionadas con diferencias en los síntomas. Usamos IA para separar las diferencias relacionadas con el autismo de las no relacionadas”.

El equipo se propuso determinar si las características específicas de la anatomía cerebral del autismo varían entre los individuos de una manera que se relaciona con sus síntomas. Estudios anteriores que investigaron las diferencias individuales en la anatomía del cerebro dentro del autismo no separaron las características específicas del autismo de otras diferencias individuales no relacionadas en la neuroanatomía, lo que dificulta el estudio de las relaciones entre la neuroanatomía y los síntomas, dijo Aglinskas.

Con datos de resonancia magnética de 1.103 participantes del estudio, el equipo utilizó un método analítico vagamente similar a las “falsificaciones profundas”: fotografías, vídeos y otras imágenes simuladas difíciles de detectar creadas mediante el uso de patrones de datos visuales que involucran a los participantes del estudio, según el informe.

A su vez, el equipo utilizó patrones detectados por ordenador para crear una simulación de cómo se vería el cerebro de cada individuo con autismo si no tuviera autismo. Esto fue posible gracias a una novedosa técnica de inteligencia artificial, que separa las diferencias individuales en la anatomía del cerebro en características específicas del autismo y no relacionadas con el autismo, informó el equipo.

Nos sorprendió descubrir que, a pesar de observar una gran cantidad de diferencias neuroanatómicas entre individuos con autismo a lo largo de múltiples dimensiones, los individuos no se agruparon en subtipos categóricos distintos como se pensaba anteriormente“, dijo Aglinskas. “A nivel de anatomía cerebral, las diferencias individuales dentro del autismo podrían captarse mejor mediante dimensiones continuas que mediante subtipos categóricos, pero lo más importante es que esto no descarta la posibilidad de que se puedan encontrar subtipos categóricos con otros tipos de mediciones cerebrales, como las imágenes funcionales.

Más investigación futura

En el futuro, los investigadores señalan la necesidad de comprender con más detalle cómo estas diferencias neuroanatómicas afectan el comportamiento.

Anzellotti dijo que el equipo planea utilizar las herramientas de inteligencia artificial para mirar más allá de la estructura del cerebro en busca de formas de comprender mejor los diagnósticos de autismo y el comportamiento de las personas con autismo.

Dos cerebros pueden tener una forma muy similar pero aun así funcionar de manera diferente“, dijo Anzellotti. “Hay otros aspectos del cerebro que necesitaremos observar para obtener una imagen completa. En este momento, nos centramos en la conectividad funcional, una medida de cómo está ‘cableado’ el cerebro. Una gran pregunta es si esto nos mostrará algo nuevo sobre las diferencias individuales dentro del autismo. El objetivo de este tipo de trabajo es poder utilizar datos de imágenes cerebrales para ayudar a desarrollar enfoques de atención médica personalizados para personas con autismo”.

Bibliografía:

  • Aidas Aglinskas et al. Contrastive machine learning reveals the structure of neuroanatomical variation within autism.Science376,1070-1074(2022).DOI:10.1126/science.abm2461

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