TEXTO

USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO

DIAGNÓSTICO DO TRANSTORNO DO

ESPECTRO AUTISTA

O diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) é ainda um grande desafio pelo grau de complexidade envolvido, exigindo profissionais altamente especializados. O TEA é uma condigo de neurodesenvolvimento, cujos sintomas associados variam consideravelmente. A incidência, segundo o último relatório do Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos Estados Unidos, é de um caso a cada 36 pessoas e não ha um marcador bioquímico que permita determiná-lo com precisão. Propor uma metodologia quantitativa para diagnóstico foi a sugestão dada por pesquisadores em artigo publicado na revista Scientific Reports. O trabalho se baseou em dados de imagens cerebrais de 500 pessoas, sendo 242 pertencentes ao espectro.

A ideia foi obter o diagnóstico com auxílio de técnicas de aprendizado de máquina a partir dos dados de redes cerebrais. “Iniciamos o desenvolvimento de um método coletando essas imagens por exames de ressonância magnética ou eletroencefalograma”, conta Francisco Rodrigues, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMCUSP), em São Carlos, e um dos autores apoiados pela FAPESP. “Comparando mapas de pessoas que apresentam ou não TEA, verificamos que seria possível fazer o diagnóstico usando essa metodologia.”

Os pesquisadores abasteceram um algoritmo, que é um método de aprendizagem de máquina, com esses “mapas”. A partir dos exemplos aprendidos, o sistema pode determinar quais alterações cerebrais estavam associadas ao espectro. A acurácia dos testes foi superior a 95%.

Muitos trabalhos recentes propõem métodos para o diagnóstico de TEA com base em aprendizado de máquina. No entanto, se concentram em apenas uma métrica estatística, sem levar em consideração a organização da rede cerebral, que é o diferencial deste estudo, destacam 65 autores. O mapa do cérebro, também chamado de rede cortical, mostra como as regiões do órgão estão conectadas. Essas redes começaram a ser estudadas há cerca de 20 anos e têm oferecido uma nova visão sobre neurociências. “Assim como uma rodovia com interrupções altera o tráfego em uma região, o cérebro com alterações leva a mudanças no comportamento”, explica Rodrigues.

Pelas imagens obtidas nos exames de ressonância é possível verificar mudanças em determinadas regiões do córtex, assim como o fato de que as redes cerebrais de pacientes mostram mais segregação, menos distribuição de informações e menos conectividade. Essas regiões estão envolvidas em processos cognitivos, emocionais, de aprendizagem e memória.

“Até há alguns anos, pouco se sabia sobre as alterações que levam ao surgimento de sintomas. Hoje se sabe, por exemplo, que circuitos cerebrais alterados em pacientes com TEA podem estar relacionados a alguns comportamentos. No entanto, a maioria dos estudos anatômicos mostra que as alterações são pouco visíveis, o que nos indica a dificuldade de diagnosticar os casos mais leves. Portanto, nosso trabalho é um passo importante em direção a novas metodologias que permitam um melhor entendimento dessa neurodivergência”, explica o professor.

A metodologia ainda está em desenvolvimento e levará anos para ser implementada. No entanto, é um passo importante para determinar as diferenças no cérebro e poderá, no futuro, ser usada para auxiliar os especialistas, principalmente nos casos em que há dúvidas com relação ao diagnóstico do paciente.

A complexidade do tema pode ser aferida pelo alto nível de interdisciplinaridade da pesquisa. O grupo foi constituído por físicos, estatísticos, médicos e neurocientistas de diferentes centros no Brasil, Franga e Alemanha. Foram considerados dados médicos coletados por neurologistas, algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos por físicos e estatísticos, além de interpretação e análise das alterações cerebrais feitas por neurocientistas. Os pesquisadores esperam que, ao conhecer melhor como as alterações no circuito cerebral influenciam o comportamento, torne-se possível tratar os pacientes de forma mais humana e eficiente, direcionando melhor as políticas públicas.

Disponível em: <https://agencia.fapesp.br/estudo-propoe-uso-de-inteligencia-artificial-no-diagnostico-do-transtorno-do-espectro-autista/41877>. Adaptado. Acesso em: 28 de Abril de 2025.