Fonte: Visionari.org

Degli scan cerebrali, analizzati tramite AI, rivelano la probabilità di sviluppo di autismo nei bambini di appena 6 mesi.

La ricerca ha preso in esame 59 neonati, che mostravano alte probabilità di sviluppare l’autismo, ovvero: ognuno di loro aveva un fratello più grande con la sindrome dell’autismo. L’intelligenza artificiale ha previsto con un’accuratezza del 100% che 48 dei bambini partecipanti non avrebbero sofferto della stessa sindrome. Inoltre, degli 11 bambini che invece hanno sviluppato i primi sintomi entro i 2 anni di vita, il sistema è riuscito a prevedere lo sviluppo di 9.

“Il nostro esperimento è stato molto accurato” dice Robert Emerson, autore della ricerca e studioso di neuroscienza cognitiva presso l’Università del North Carolina.

Emerson racconta anche su LiveScience, che la ricerca mostra come il 20% dei bambini con un fratello autistico sviluppi a sua volta l’autismo; i malati di autismo sono circa l’1,5% della popolazione mondiale.

I risultati della ricerca possono essere una base per sviluppare nuovi strumenti diagnostici che identificano l’autismo prima dell’apparire dei sintomi, aumentando le possibilità di intervenire prontamente. La ricerca è stata pubblicata il 7 di Giugno sul giornale Science Translational Medicine.

“Potremo essere molto più efficienti, se riusciamo a trattare questi bambini prima di aver sviluppato la sindrome. Avremo la possibilità di alleviare o addirittura prevenire l’autismo”, Dr. Joseph Piven, professore di psichiatria alla Facoltà di Medicina dell’Università del North Carolina.

Come si sviluppa l’autismo

La sindrome dell’autismo, un disturbo neurologico caratterizzato da importanti disturbi sociali e comunicativi, che spinge il paziente ad avere spesso comportamenti estremamente abitudinari e ripetitivi, colpisce circa un bambino su 68 negli Stati Uniti. Di solito, i primi sintomi incominciano a manifestarsi intorno al secondo anno di vita.

Emerson e i suoi colleghi hanno dimostrato di poter identificare specifici biomarcatori della sindrome, prima ancora che si rivelassero i sintomi.

Come parte dello studio, i ricercatori hanno utilizzato l’imaging a risonanza magnetica per scannerizzare il cervello dei neonati mentre dormivano. Durante la fase di scan, i ricercatori hanno rilevato attività cerebrali in 230 aree del cervello. Hanno poi controllato se alcune connessioni funzionali fossero accoppiate o sincronizzate e in che modo. In totale, sono state misurate 26.335 connessioni cruciali per la cognizione, la memoria e per il comportamento.

Credit: Carolina Institute for Developmental Disabilities

Una volta compiuti i 2 anni, i bambini sono ritornati per nuove analisi comportamentali. I dottori hanno valutato le interazioni sociali, la comunicazione, lo sviluppo motorio e la tendenza dei bambini a ripetere determinate azioni, procedendo poi alla diagnosi dell’autismo.

Con tutti i dati in mano, hanno allenato l’intelligenza artificiale per poi farle predire i risultati. Lo scopo era quello di valutarne l’accuratezza, utilizzando solo i dati delle connessioni cerebrali misurate quando i bambini avevano appena 6 mesi. In altre parole, se i dottori già sapevano quali bambini erano diventati autistici, il computer ne era completamente all’oscuro.

Grazie all’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale diventava sempre più efficace, mano a mano che processava i dati. In questo caso, l’AI riusciva a vedere le differenze tra le immagini della risonanza magnetiche fatte quando i bambini avevano 6 mesi e quelle fatte al compimento dei due anni. Mentre il programma processava i dati, separava i bambini in due gruppi: quello dei bambini con autismo e quello dei bambini sani. Una volta allenato, il sistema era in grado di prevedere i risultati.

Durante l’allenamento, i ricercatori hanno dato in pasto alla macchina i dati di 58 dei 59 bambini, tentando di prevedere il risultato del 59esimo. Il processo è stato poi ripetuto per tutti i 59 bambini.

“Ogni bambino ha ricevuto una valutazione separata, che si basava sui dati degli altri bambini partecipanti alla ricerca”, spiega Emerson.

Alla fine, il programma di apprendimento automatico ha indovinato l’82% dei risultati.

Un grande gruppo di famiglie

Piven racconta che il team di ricercatori aveva già pubblicato uno studio all’inizio del 2017, in cui i bambini venivano analizzati tramite risonanza magnetica a 6 e a 12 mesi. Anche in questo caso l’accuratezza era impressionante. Piven è dell’idea che si ottengano migliori risultati a livello di efficienza, se ci si concentra su bambini via via più piccoli.

Il team di ricercatori ha espresso enorme ammirazione per i genitori che hanno partecipato all’esperimento.

“È un gruppo di persone davvero straordinario: non solo hanno un figlio maggiore autistico, ma portano i loro figli più piccoli da noi per le analisi, magari anche più volte l’anno e facendo tanta strada per raggiungerci”, dice Piven.

“La dedizione dei genitori è straordinaria” dice ancora Emerson.

I ricercatori sperano che i loro contributi portino ad interventi sempre più efficaci per i bambini sospettati di sviluppare la sindrome del’autismo.


Tradotto in Italiano. Articolo originale: LiveScience


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