Przekazując darowiznę, pomagasz Aletei kontynuować jej misję. Dzięki Tobie możemy wspólnie budować przyszłość tego wyjątkowego projektu.
Szczegółowe rezultaty badania zostały przedstawione na dorocznym spotkaniu Towarzystwa Radiologicznego Ameryki Północnej (Radiological Society of North America – RSNA), odbywającym się w dniach 26-30 listopada w Chicago (USA).
Spektrum autyzmu a waga wczesnej diagnozy
Z danych zaprezentowanych w najnowszym (2023 r.) raporcie na temat autyzmu amerykańskich Centrów Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) wynika, że mniej niż połowa dzieci z zaburzeniami ze spektrum autyzmu otrzymuje rozpoznanie przed 3. rokiem życia, a aż 30 proc. dzieci, które spełniają kryteria tych zaburzeń rozwojowych, nie otrzymuje formalnej diagnozy do 8. roku życia.
“Idea stawiania wczesnej diagnozy zakłada wykorzystanie plastyczności mózgu (u młodszych dzieci – przyp. red.) i jego zdolności do normalizacji funkcjonowania pod wpływem terapii” – skomentował współautor pracy prof. neurologii Gregory N. Barnes, dyrektor Norton Children’s Autism Center w Louisville (USA).
Wielodyscyplinarny zespół z University of Louisville w Kentucky (USA) opracował trzystopniowy system wykorzystujący sztuczną inteligencję do analizy wyników badania mózgu przy użyciu nowoczesnej techniki rezonansu magnetycznego. Tzw. obrazowanie tensora dyfuzji (DT-MRI). DT-MRI jest metodą, która śledzi ruchy dyfuzyjne wody w istocie białej, zbudowanej z włókien nerwowych przesyłających sygnały pomiędzy różnymi obszarami mózgu.
„Autyzm jest przede wszystkim chorobą nieprawidłowych połączeń w mózgu. DT-MRI pozwala identyfikować te nieprawidłowe połączenia, które przyczyniają się do objawów obecnych u dzieci z autyzmem, takich jak zaburzenia komunikacji społecznej i powtarzalne zachowania” – powiedział dr Barnes.
Szybsza diagnoza to tańsza terapia
Współautor badania dr Mohamed Khudri z University of Louisville wyjaśnił, że algorytm AI stworzony przez jego zespół został nauczony identyfikacji odchyleń w obrębie połączeń między różnymi obszarami mózgu. Pozwala to diagnozować, czy pacjent ma autyzm, czy też należy do osób neurotypowych (o prawidłowej neurologii).
Naukowcy zastosowali opracowany przez siebie system w analizie skanów mózgu wykonanych z użyciem DT-MRI u 226 dzieci w wieku 24-48 miesięcy. W badanej grupie 100 dzieci rozwijało się prawidłowo, a 126 miało objawy autyzmu. Okazało się, że system diagnozował zaburzenia ze spektrum autyzmu z dokładnością 98,5 proc. Czułość badania, czyli zdolność rozpoznawania autyzmu u dzieci, u których naprawdę występuje, wyniosła 97 proc, a jego swoistość, czyli zdolność do rozpoznawania zdrowych osób jako zdrowych – 98 proc.
„Nasze podejście to postęp, który umożliwia wczesne diagnozowanie autyzmu u dzieci do 2. roku życia. Wierzymy, że interwencje terapeutyczne do trzeciego roku życia mogą prowadzić do lepszych wyników u tych dzieci, włączając w to lepsze możliwości uzyskiwania przez osoby z autyzmem większej niezależności i wyższego wskaźnika inteligencji (IQ)” – ocenił Khudri.
Jak dodał, dzięki temu systemowi możliwe jest też obniżenie kosztów związanych z diagnozowaniem i terapią dzieci z autyzmem. Zdaniem dr. Barnesa wykorzystanie nowej metody, która w szybki i obiektywny sposób diagnozuje autyzm, może zredukować o 30 proc. obciążenie psychologów zaangażowanych w proces diagnostyczny.
Obecnie naukowcy dążą do skomercjalizowania swojej metody i uzyskania odpowiednich pozwoleń ze strony FDA (amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków) na jej wprowadzenie do praktyki medycznej.
