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Modelo que utiliza apenas fotos oculares também pode ser usado para avaliar gravidade dos sintomas do transtorno em crianças com apenas 4 anos de idade
Exame da retina por meio de inteligência artificial consegue detectar autismo com 100% de precisão – foto Freepik
O Transtorno do Espectro Autista (TEA), popularmente chamado de autismo, é um transtorno do neurodesenvolvimento.
Normalmente, a condição é diagnosticada na “segunda infância”, entre os 4 e os 6 anos de idade. Apesar de todos os avanços no conhecimento sobre o TEA, seu diagnóstico ainda pode ser um desafio, especialmente quando o acesso a um psiquiatra infantil especializado é limitado.
Pensando nisso, pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, desenvolveram um método para diagnosticar o transtorno do espectro do autismo e a gravidade dos sintomas em crianças, com 100% de precisão, usando imagens da retina examinadas por um algoritmo de inteligência artificial (IA).
A retina e o nervo óptico funcionam como uma extensão do sistema nervoso central ou uma janela para o cérebro.
Um número cada vez maior de investigadores começa a entender como utilizar essa parte do corpo para obter informações não invasivas relacionadas com o cérebro.
Recentemente, pesquisadores do Reino Unido criaram um meio não invasivo de diagnosticar rapidamente uma concussão, iluminando a retina com um laser seguro para os olhos.
Agora, o estudo sul-coreano indica também que as alterações na retina podem funcionar como biomarcadores para o autismo.
No novo trabalho, publicado na revista científica JAMA Network Open, os pesquisadores recrutaram 958 participantes com idade média de 7,8 anos e fotografaram suas retinas, resultando em um total de 1.890 imagens.
Metade dos participantes foi diagnosticada com TEA e metade eram controles com desenvolvimento típico, de mesma idade e sexo.
A gravidade dos sintomas de TEA foi avaliada usando pontuações de gravidade calibradas do Cronograma de Observação de Diagnóstico de Autismo – Segunda Edição (ADOS-2) e pontuações da Escala de Responsividade Social – Segunda Edição (SRS-2).
Em seguida, um algoritmo de aprendizagem profunda foi treinado usando 85% das imagens e a pontuações dos testes de gravidade dos sintomas. Os 15% restantes das imagens foram retidos para teste.
Os resultados mostraram que a ferramenta foi capaz de identificar com 100% de precisão aqueles que tinham autismo e aqueles que não tinham. Por outro lado, o método não foi tão bom em prever a gravidade dos sintomas.
Mesmo assim, os pesquisadores acreditam que essa inteligência artificial tem muito potencial para ajudar as crianças a obter uma avaliação útil numa idade mais precoce, com uma espera mais curta.
“Nossos modelos tiveram desempenho promissor na diferenciação entre TEA e DT [crianças com desenvolvimento típico] usando fotografias da retina, o que implica que as alterações retinianas no TEA podem ter valor potencial como biomarcadores”, disseram os pesquisadores, em comunicado.
“Nossas descobertas sugerem que as fotografias da retina podem fornecer informações adicionais sobre a gravidade dos sintomas”, concluem os pesquisadores.
Os participantes do estudo tinham entre 4 e 18 anos. São necessários mais estudos para comprovar se a ferramenta pode funcionar também em crianças mais novas, pois nessa fase, a retina ainda está em desenvolvimento.
“Embora sejam necessários estudos futuros para estabelecer a generalização, o nosso estudo representa um passo notável no desenvolvimento de ferramentas objetivas de rastreio do TEA, que podem ajudar a resolver questões urgentes, como a inacessibilidade de avaliações especializadas em psiquiatria infantil devido aos recursos limitados”, afirmaram os investigadores.
*Informações O Globo
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