IA deteta o autismo num piscar de olhos

Com um simples piscar de olhos, a inteligência artificial (IA) poderá proporcionar uma forma mais rápida e precisa de diagnosticar a perturbação do espetro do autismo (PEA) nas crianças, de acordo com uma nova investigação da Universidade da Austrália do Sul e da Universidade Flinders.

Utilizando um electrorretinograma (ERG) – um teste de diagnóstico que mede a atividade elétrica da retina em resposta a um estímulo luminoso – os investigadores utilizaram a IA para identificar características específicas para classificar a PEA.

Medindo as respostas da retina de 217 crianças com idades compreendidas entre os 5 e os 16 anos (71 com diagnóstico de PEA e 146 crianças sem diagnóstico de PEA), os investigadores descobriram que a retina gerava uma resposta diferente nas crianças com PEA em comparação com as crianças neurotípicas.

A equipa também descobriu que o biomarcador mais forte foi obtido a partir de um único flash de luz brilhante no olho direito, com o processamento de IA a reduzir significativamente o tempo de teste. O estudo concluiu que os componentes de frequência mais elevada do sinal da retina estavam reduzidos nas PEA.

Realizado em conjunto com a Universidade de Connecticut e a University College London, o teste poderá ser avaliado mais aprofundadamente para verificar se estes resultados podem ser utilizados para despistar as Perturbações do Espectro do Autismo em crianças com idades compreendidas entre os 5 e os 16 anos com um elevado nível de precisão.

A PEA é uma doença do neurodesenvolvimento caracterizada por dificuldades nas interações sociais recíprocas, na comunicação e em comportamentos repetitivos/restritivos.

Uma em cada 100 crianças tem autismo

Na Austrália, uma em cada 70 pessoas está no espetro do autismo, o que corresponde a cerca de 353.880 pessoas. É quatro vezes mais comum nos rapazes do que nas raparigas. A nível mundial, as taxas de autismo variam, sendo que a Organização Mundial de Saúde estima que a prevalência seja de uma em cada 100 crianças.

O investigador da UniSA, Fernando Marmolejo-Ramos, afirma que o teste poderá fornecer aos médicos um método melhorado para o diagnóstico das PEA, acelerando o apoio necessário a milhares de crianças do espetro.

As intervenções precoces e o apoio adequado podem ajudar as crianças com PEA a melhorar a sua qualidade de vida, mas, atualmente, não existe um “teste” simples para as PEA, o que significa que os indivíduos necessitam frequentemente de avaliações e relatórios psicológicos demorados para obter um diagnóstico”, afirma Marmolejo-Ramos.

“Este teste é muito mais rápido. Utilizando a unidade de teste de electroretinograma RETeval, podemos recolher dados e realizar um rastreio do autismo em apenas 10 minutos!, explica.

“Trata-se de um grande passo em frente, porque alivia o tempo, o stress e o dinheiro dos pais e dos seus filhos. É importante salientar que o teste não é invasivo e é bem tolerado pelas crianças, o que torna o processo muito mais fácil para todos os envolvidos”, acrescenta.

Uma vez que o olho está ligado ao cérebro, olhar para o olho para compreender o cérebro permite-nos aprender mais sobre a forma como o cérebro se desenvolve nas pessoas com PEA, afirma o investigador da Universidade de Flinders e líder do projeto, Paul Constable.

“É muito empolgante começar a procurar novas formas de utilizar o electroretinograma com análise de sinais e aprendizagem automática para ajudar a classificar as PEA com maior precisão”, afirma Constable.

“Ainda temos de analisar as crianças mais novas e também as que têm outras doenças, como a perturbação de défice de atenção e hiperatividade, para ver até que ponto este teste pode ser específico, mas este é um primeiro passo importante.”

O co-investigador, Hugo Posada-Quintero, Professor Assistente no Departamento de Engenharia Biomédica da Universidade de Connecticut, afirma que os próximos passos serão alargar a investigação a outros grupos e categorias de diagnóstico.

“O nosso estudo demonstra o potencial promissor da análise das respostas da retina utilizando técnicas avançadas de processamento de sinais e de aprendizagem automática para ajudar na identificação de doenças do desenvolvimento neurológico, como a perturbação do espetro do autismo”, afirma Posada-Quintero.

“Com mais investigação e desenvolvimento tecnológico, estes métodos analíticos poderão ser transformados em ferramentas práticas para ajudar os clínicos a rastrear e diagnosticar com precisão e eficácia as perturbações do espetro do autismo e outras perturbações relacionadas”, conclui.