Imagens do cérebro de bebês de seis meses pode ajudar os médicos a diagnosticar Transtorno do espectro do autismo com mais de 96 por cento de precisão, de acordo com um novo estudo em Science Translational Medicine. As descobertas são especialmente significativas porque, até agora, os pesquisadores têm lutado para diagnosticar o autismo em crianças menores de dois anos, em parte porque o transtorno é definido como uma coleção de comportamentos que mesmo bebês saudáveis não exibição.
“Este novo artigo focou em como as regiões do cérebro são sincronizadas umas com as outras em um ponto de tempo (seis meses) para prever em uma idade ainda mais jovem quais bebês desenvolveriam autismo quando fossem crianças”, coautor do estudo Joseph Piven, da Escola de Medicina da Universidade da Carolina do Norte disse em um comunicado. “Quanto mais entendermos sobre o cérebro antes que os sintomas apareçam, mais bem preparados estaremos para ajudar as crianças e suas famílias,”
Piven e colegas analisaram ressonâncias magnéticas de 59 bebês de seis meses de idade que tinham irmãos com autismo (e, portanto, tinham maior risco de desenvolver o distúrbio) obtidas no Infant Brain Imaging Study. Em seguida, eles mediram a chamada “atividade síncrona” entre 26.335 pares de regiões do cérebro, uma métrica que se acredita sinalizar quais regiões do cérebro estão mais fortemente conectadas. Mais tarde, quando os bebês tinham dois anos de idade, os pesquisadores acompanharam os pais e lhes pediram questionários completos sobre os comportamentos sociais, habilidades de linguagem e habilidades motoras de cada criança. Com base nesses questionários, Piven e sua equipe diagnosticaram autismo em 11 das 59 crianças.
A equipe então inseriu seus valores de atividade cerebral e pontuações de testes comportamentais em um algoritmo de aprendizado de máquina. O algoritmo previu com precisão se padrões específicos de atividade cerebral aos seis meses de idade estariam ligados com diagnóstico de autismo aos dois anos de idade e previu autismo em nove das 11 crianças diagnosticadas com o transtorno. Embora o algoritmo tenha perdido duas crianças, ele também não diagnosticou erroneamente nenhuma criança saudável com autismo. O novo estudo é um acompanhamento adequado para trabalho anterior de Piven e colegas, que identificou diferenças na anatomia do cérebro que podem prever o autismo em crianças. Este novo método completa a abordagem da equipe para o diagnóstico precoce do autismo.
Embora os resultados sejam promissores, é importante notar que havia apenas 11 crianças envolvidas no grupo de estudo (e essencialmente 48 controles). Inferências significativas não podem ser tiradas de um tamanho de amostra tão pequeno e, antes que os especialistas possam avaliar o que isso significa para famílias com necessidades especiais, os resultados precisarão ser replicados em uma escala maior.
Em qualquer caso, "prever o autismo como uma categoria não é necessariamente útil", Emily Jones do Centro para Brain & Cognitive Development em Birkbeck, University of London, que não esteve envolvido no estudo, contado Americano científico. Para Jones, o próximo passo deve ser descobrir o que “atividade sincronizada” significa para o desenvolvimento inicial do cérebro e como padrões específicos podem prever deficiências futuras. “O que você quer fazer é prever quais crianças terão mais dificuldades ou os tipos de dificuldades para as quais elas podem precisar de intervenção precoce”, diz ela.
