Cercetarea a implicat algoritmi de învățare profundă pentru a detecta în mod obiectiv TSA și pentru a evalua severitatea simptomelor pe baza fotografiilor retinei.
Identificarea tulburării din spectrul autismului (ASD) se confruntă cu provocări din cauza constrângerilor de resurse, în special a lipsei de profesioniști pregătiți pentru evaluări. Persoanele cu TSA prezintă modificări structurale ale retinei, care pot oglindi modificările subiacente ale creierului, inclusiv anomalii ale căii vizuale care decurg din conexiunile embrionare și anatomice.
Cu scopul de a face astfel de teste mai accesibile și mai fiabile, cercetătorii din Coreea au dezvoltat acum o soluție care utilizează algoritmi de învățare profundă pentru a detecta în mod obiectiv TSA și pentru a evalua severitatea simptomelor pe baza fotografiilor retinei.
Modelele de ansamblu au fost create de cercetători pe un grup extins de participanți. În plus, aplicabilitatea lor potențială într-o populație pediatrică a fost evaluată prin modelare secvențială bazată pe vârstă.
Detaliile privind studiul echipei au fost publicate în jurnalul Jama Network Open.
ASD prezintă două categorii de simptome primare, care sunt tulburarea comunicării sociale și comportamentele sau interesele restrictive și repetitive. Începând cu 2020, Centers for Disease Control and Prevention din SUA au estimat că prevalența ASD a fost de 1 din 36 de persoane. Această cifră este în creștere, potențial atribuită unei conștientizări sporite în rândul publicului larg, medicilor și cercurilor de cercetare, potrivit cercetătorilor.
Studiul a implicat fotografii retiniene a 1890 de ochi ai 958 de participanți sub 19 ani. Participanții au fost selectați de la Departamentul de Psihiatrie a Copilului și Adolescentului, Spitalul Severance, Colegiul de Medicină al Universității Yonsei din Coreea, între aprilie și octombrie 2022. De asemenea, echipa a adunat retinale. fotografii de la participanții de control cu dezvoltare tipică (TD), care se potrivesc cu vârsta și sexul lor. Această colectare retrospectivă a avut loc la Secția de Oftalmologie a spitalului din decembrie 2007 până în februarie 2023.
Folosind datele, echipa a creat o rețea neuronală convoluțională, un algoritm de învățare profundă, pentru a antrena modele pentru screening-ul ASD și pentru a evalua severitatea simptomelor. Acest antrenament a implicat 85% din imaginile retiniene și scorurile corespunzătoare din testele de severitate a simptomelor. Ulterior, restul de 15% din imagini au fost rezervate special pentru testare.
Severitatea simptomelor ASD a fost măsurată prin scoruri de severitate calibrate din Programul de observare a diagnosticului autismului Ediția a doua (ADOS-2) și Scala de răspuns social Ediția a doua (SRS-2).
La evaluarea setului de imagini de testare pentru screeningul ASD, modelul AI a demonstrat capacitatea de a identifica cu acuratețe copiii cu un diagnostic ASD, obținând o zonă medie sub curba caracteristicii de funcționare a receptorului (AUROC) de 1,00. Valorile AUROC variază de la 0 la 1, 0 indicând un model cu predicții complet incorecte și 1 indicând un model cu predicții 100% corecte.
În studiul actual, predicțiile AI au atins o acuratețe de 100% și, chiar și după eliminarea a 95% din zonele cele mai puțin importante ale imaginii (excluzând discul optic), nu a existat o scădere semnificativă a AUROC medie, potrivit echipei.
„Modelele noastre au avut performanțe promițătoare în diferențierea între ASD și TD folosind fotografii retiniene, ceea ce implică faptul că modificările retinei în ASD pot avea o valoare potențială ca biomarkeri. Interesant, aceste modele au păstrat un AUROC mediu de 1,00 folosind doar 10% din imaginea care conține discul optic , indicând faptul că această zonă este crucială pentru a distinge ASD de TD”, a spus studiul.
Cercetătorii au remarcat că descoperirile lor indică potențiale informații suplimentare despre severitatea simptomelor din fotografiile retinei. Sa observat că clasificarea fezabilă a fost atinsă numai pentru scorurile ADOS-2 și nu pentru scorurile SRS-2. Această distincție poate apărea din faptul că evaluările ADOS-2 sunt efectuate de profesioniști instruiți cu suficient timp pentru evaluare, oferind o reflectare mai precisă a stării de severitate, în timp ce evaluările SRS-2 sunt de obicei finalizate de către îngrijitori într-un interval de timp mai scurt, ceea ce poate rezulta într-o evaluare mai puțin precisă a severității, potrivit echipei.
Deși sunt necesare cercetări suplimentare pentru a stabili generalizarea, cercetătorii observă că studiul lor marchează un progres semnificativ în crearea instrumentelor obiective de screening pentru ASD. Aceste instrumente ar putea atenua preocupările presante, cum ar fi accesibilitatea limitată a evaluărilor specializate în psihiatrie infantilă din cauza constrângerilor de resurse.
Articol de Răzvan Lupu
