Para o diagnóstico do transtorno do espectro autista (TEA), pais e médicos não podem simplesmente recorrer a um exame laboratorial, capaz de identificar um marcador bioquímico do distúrbio. Na verdade, definir uma pessoa como autista demanda um longo processo, que envolve observações sobre o comportamento do indivíduo, entrevistas com os responsáveis e aplicação de testes que medem o desenvolvimento. Nos próximos anos, tudo isso pode mudar com o uso da Inteligência Artificial (IA).
Facilitar o diagnóstico do autismo é a missão de uma equipe internacional de pesquisadores, incluindo cientistas brasileiros, franceses e alemães. O novo método de identificação consiste na análise de exames de ressonância, feito por um algoritmo. Publicados na revista Scientific Reports, os dados preliminares indicam que a estratégia é bastante promissora.
Como funciona o potencial exame de autismo com IA?
“Iniciamos o desenvolvimento de um método coletando imagens por exames de ressonância magnética e eletroencefalograma”, explica Francisco Rodrigues, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), para a Agência Fapesp.
No total, foram usados dados de imagens cerebrais de 500 pessoas, sendo que 242 têm algum nível de transtorno do espectro autista. “Comparando mapas de pessoas que apresentam ou não TEA, verificamos que seria possível fazer o diagnóstico usando essa metodologia”, acrescenta Rodrigues.
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Com as informações obtidas, o sistema conseguiu determinar quais alterações no cérebro estavam associadas ao autismo. Segundo os pesquisadores, a acurácia foi superior a 95%.
Diferenças no cérebro de autistas
“Até há alguns anos, pouco se sabia sobre as alterações que levam ao surgimento de sintomas. Hoje, sabe-se, por exemplo, que circuitos cerebrais alterados em pacientes com TEA podem estar relacionados a alguns comportamentos”, afirma Rodrigues. De modo geral, as redes cerebrais de pacientes tendem a ser mais segregadas, com menor nível de distribuição de informações e menor conectividade.
Inclusive, outros estudos já buscaram estabelecer quais são as alterações cerebrais típicas do transtorno. A questão é que, na maioria das vezes, as variações são pouco perceptíveis para as análises atuais, especialmente em casos mais leves.
Potencial da IA na leitura do cérebro
Para além do autismo, a metodologia de leitura e análise do cérebro poderá ser aplicada no diagnóstico de outras doenças que impactam o cérebro, com os devidos ajustes de parâmetros. Por exemplo, deve ser adotada para a identificação de casos de esquizofrenia ou ainda de Doença de Alzheimer.
No entanto, os especialistas reforçam que a ferramenta para rastrear casos do transtorno do espectro autista ainda está em desenvolvimento, sendo necessários anos de estudo para que finalmente chegue ao mercado e aos consultórios médicos. Só que, no sentido oposto, o número de novos diagnósticos de autismo em crianças aumenta, o que deve acelerar este processo e atrair mais investimentos para a causa.
Fonte: Scientific Reports e Agência Fapesp
