Notícia

Teste de eletrorretinograma com Inteligência Artificial pode ajudar a detectar o transtorno do espectro autista

WangXiNa via Freepik

Fonte

Universidade do Sul da Austrália

Data

segunda-feira, 1 janeiro 2024 18:30

Áreas

Bioengenharia. Comportamento. Engenharia Biomédica. Física Médica. Inteligência Artificial. Medicina. Neurociências. Oftalmologia. Pediatria. Saúde da Criança.

Com um único flash de luz no olho, a Inteligência Artificial (IA) poderia fornecer uma maneira mais rápida e precisa de diagnosticar o Transtorno do Espectro Autista (TEA) em crianças, de acordo com uma nova pesquisa da Universidade do Sul da Austrália e da Universidade Flinders, na Austrália.

Usando um eletrorretinograma (ERG) – um teste de diagnóstico que mede a atividade elétrica da retina em resposta a um estímulo luminoso – os pesquisadores usaram a IA para identificar características específicas para classificar o TEA.

Medindo as respostas das retinas de 217 crianças com idades entre 5 e 16 anos (71 com diagnóstico de TEA e 146 crianças sem diagnóstico de TEA), os pesquisadores descobriram que a retina gerou uma resposta diferente nas crianças com TEA em comparação com aquelas que eram neurotípicas.

A equipe também descobriu que o biomarcador mais forte foi alcançado a partir de um único flash de luz brilhante no olho direito, com o processamento de IA reduzindo significativamente o tempo do teste. O estudo descobriu que os componentes de frequência mais alta do sinal da retina foram reduzidos no TEA.

Conduzido em conjunto com a Universidade de Connecticut, nos Estados Unidos, e com a University College London, no Reino Unido, o teste poderia ser avaliado posteriormente para verificar se esses resultados poderiam ser usados para rastrear TEA entre crianças de 5 a 16 anos com um alto nível de precisão.

O TEA é uma condição de neurodesenvolvimento caracterizada por dificuldades nas interações sociais recíprocas, comunicação e comportamentos repetitivos/restritivos.

O Dr. Fernando Marmolejo-Ramos, pesquisador da Universidade do Sul da Austrália, disse que o teste poderia fornecer aos médicos um método aprimorado para diagnóstico de TEA, acelerando o suporte tão necessário para crianças nesse espectro: “As intervenções precoces e o apoio adequado podem ajudar as crianças com TEA a melhorar a sua qualidade de vida, mas neste momento não existe um ‘teste’ simples, o que significa que os indivíduos muitas vezes necessitam de avaliações e relatórios psicológicos demorados para obter um diagnóstico”.

“Este teste é muito mais rápido. Ao usar a unidade de teste de eletrorretinograma RETeval, podemos coletar dados e concluir uma triagem para autismo, tudo em apenas 10 minutos. Este é um grande passo porque diminui o tempo, o estresse e o custo. É importante ressaltar que o teste não é invasivo e é bem tolerado pelas crianças, o que torna o processo muito mais fácil para todos os envolvidos”, destacou o Dr. Fernando Ramos.

“Como o olho está conectado ao cérebro, olhar dentro do olho para entender o cérebro nos permite aprender mais sobre como o cérebro se desenvolve em pessoas com TEA”, disse o Dr. Paul Constable, pesquisador da Universidade Flinders e líder do projeto. “É muito emocionante começar a procurar novas maneiras de usar o eletrorretinograma com análise de sinal e aprendizado de máquina para ajudar a classificar o TEA com maior precisão”, disse o pesquisador.

“Ainda precisamos de olhar para as crianças mais novas e também para aquelas com outras condições, como o Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH), para ver quão específico este teste pode ser, mas este é um primeiro passo importante”, completou.

O Dr. Hugo Posada-Quintero, professor do Departamento de Engenharia Biomédica da Universidade de Connecticut e coautor do estudo, disse que os próximos passos serão estender a pesquisa para examinar outras coortes e categorias de diagnóstico: “Nosso estudo demonstra o potencial promissor da análise das respostas da retina usando processamento avançado de sinais e técnicas de aprendizado de máquina para auxiliar na identificação de condições de neurodesenvolvimento, como o TEA”, disse o Dr. Posada-Quintero.

“Com mais pesquisas e desenvolvimento tecnológico, esses métodos analíticos poderiam ser transformados em ferramentas práticas para ajudar os médicos a rastrear e diagnosticar de maneira precisa e eficiente o TEA e distúrbios relacionados”, concluiu o professor de Connecticut.

Os resultados foram publicados na revista científica Research in Autism Spectrum Disorders.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade do Sul da Austrália (em inglês).

Fonte: Annabel Mansfield, Universidade do Sul da Austrália. Imagem: WangXiNa via Freepik.

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