Autyzm można przewidzieć dzięki skanom mózgu i sztucznej inteligencji

Fot. hepingting/Flickr

Już u półrocznych dzieci można z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć, czy w późniejszym życiu ujawni się u nich autyzm. Potrzeba do tego skanowania mózgu i analizy prowadzonej przez sztuczną inteligencję.

Do dostępnych obecnie narzędzi diagnozowania autyzmu być może będzie można wkrótce dopisać metodę opierającą się na badaniach robionych za pomocą rezonansu magnetycznego (MRI) zestawioną z możliwościami sztucznej inteligencji. Badania na ten temat prowadzili naukowcy z University of North Carolina, którzy postanowili przeanalizować aktywność mózgów grupy sześciomiesięcznych dzieci, z racji rodzinnych obciążeń bardziej narażonych na zaburzenia ze spektrum autyzmu. Sztuczna inteligencja z 82-proc. precyzją przewidziała pojawienie się tego zaburzenia w późniejszym życiu u badanych niemowląt.

Autyzm to zaburzenie rozwoju związane z nieprawidłowym funkcjonowaniem układu nerwowego, co przejawia się m.in. problemami w sferze komunikacji społecznej i interakcji czy powtarzaniem stereotypowych zachowań. Zaburzenia ze spektrum autyzmu (autism spectrum disorders, ASD) należą obecnie do najczęstszych problemów rozwojowych. Szacuje się, że występują one u więcej niż jednej na sto osób, a liczba takich diagnoz wciąż rośnie.

Przyczyny autyzmu nie są do końca znane (choć oczywisty jest tu czynnik genetyczny – dzieci autystycznych rodziców lub mające autystyczne rodzeństwo są w większym stopniu narażone na to zaburzenie), a stan ten ujawnia się zazwyczaj między 18. a 24 miesiącem życia, choć specjalista jest w stanie dostrzec wiele symptomów autyzmu już u rocznego czy nawet młodszego dziecka (jeśli macie takie podejrzenia, możecie przeprowadzić pod tym kątem u swojego dziecka krótki test).

W tym miejscu nie mogę nie wspomnieć o tym, że już dawno udowodniono, iż autyzmu nie powodują szczepienia przeciwko przeciwko odrze, śwince i różyczce, podawane ok. drugiego roku życia. To kłamstwo jest wciąż szerzone przez byłego lekarza Andrew Wakefielda i jego zwolenników, mimo że zostało dawno zakwestionowane i sprostowane przez społeczność naukową, a brak związku atakowanej przez niego szczepionki MMR (przeciwko odrze, śwince i różyczce) z autyzmem potwierdziło wiele niezależnie prowadzonych badań.

Wracając do nowej metody diagnozowania autyzmu za pomocą rezonansu magnetycznego mózgu i przy użyciu sztucznej inteligencji, to naukowcy z University of North Carolina przebadali z jej pomocą 59 półrocznych dzieci mających starsze rodzeństwo z autyzmem – wcześniejsze analizy pokazują, że aż u 20 proc. takich osób to zaburzenie rozwija się w późniejszym wieku. Wcześniej prowadzone badania pokazują, że pierwsze symptomy neuronalne autyzmu mogą pojawić się właśnie około szóstego miesiąca życia, dlatego obserwacji poddano dzieci w takim wieku.

Badania prowadzono, kiedy niemowlęta spały. Aparatura rejestrowała aktywność neuronalną mózgu, z czego naukowców interesowało 230 ściśle określonych obszarów – zwracali szczególną uwagę na zależności i połączenia istniejące pomiędzy tymi obszarami i w rezultacie udało im się wyznaczyć ponad 26 tys. funkcjonalnych połączeń istotnych dla zdolności poznawczych, pamięci i zachowań. Gros z nich jest niezwykle istotnych z punktu widzenia rozwoju autyzmu.

Kiedy badane dzieci ukończyły dwa lata, przeszły kompletne badania psychologiczne i neurologiczne w kierunku diagnozy autyzmu, w tym związane z zachowaniem, małą motoryką czy umiejętnościami społecznymi. Wiedząc już, u których dzieci rozwinęło się to zaburzenie, badacze rozpoczęli trening programu sztucznej inteligencji (proces ten nosi nazwę machine learning) pod kątem rozpoznawania wczesnych symptomów autyzmu u półrocznych niemowląt. Nie znając ostatecznych wyników uzyskanych przez naukowców, program przeanalizował wszystkie skany mózgu, a następnie wskazał swoje typy wśród badanych dzieci.

Wskazania okazały się zaskakująco trafne. Program sztucznej inteligencji na podstawie prześwietleń mózgu stwierdził ze 100-proc. precyzją, że u 48 proc. badanych dzieci nie rozwinie się autyzm po ukończeniu drugiego roku życia. Sztuczna inteligencja przewidziała również pojawienie się autyzmu u dziewięciorga z 11 dzieci, u których to zaburzenie ujawniło się w 24. miesiącu życia.

Szersza baza dostępnych skanów mózgu i dłuższy trening powinny jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność sztucznej inteligencji we wczesnym diagnozowaniu autyzmu. Czekam więc na kolejne wyniki badań, a że będą interesujące, nie mam wątpliwości – zwłaszcza że zespół badaczy z University of North Carolina ma już bogate doświadczenia w stosowaniu machine learning w tego typu badaniach.

Źródło