El aprendizaje automático revela una variación neuroanatómica en el autismo

Comprender la heterogeneidad del cerebro en personas con trastorno del espectro autista (TEA) podría ser fundamental para mejorar la calidad de vida de las personas afectadas, lo que permitiría realizar diagnósticos más específicos e intervenciones conductuales focalizadas. Ahora la aplicación de un enfoque basado en datos a los escaneos cerebrales por resonancia magnética de individuos con TEA ha revelado que, al menos en términos de variación anatómica específica del TEA, el TEA no se agrupa en subtipos distintos, sino que existe como variación continua en la estructura cerebral. "La variación individual dentro del TEA se capturó mejor mediante dimensiones continuas que por múltiples grupos distintos", dicen los autores del estudio, "lo que indica que, al menos a nivel de la neuroanatomía, los enfoques dimensionales pueden ofrecer un mejor relato de la variación individual que las categorías diagnósticas discretas". El TEA es un trastorno prevalente del neurodesarrollo que afecta a la forma en que las personas se relacionan con los demás, se comunican, aprenden y se comportan, y actualmente afecta a aproximadamente 1 de cada 100 personas en todo el mundo. Aunque se han dedicado amplios esfuerzos de investigación a comprender la base biológica del TEA, el progreso hacia estos objetivos sigue siendo un desafío porque el TEA es una condición muy heterogénea, diferentes personas afectadas por el TEA pueden variar en la gravedad de sus síntomas de comportamiento, en su genética y en la neuroanatomía subyacente. Los investigadores han debatido si las diferencias individuales en el TEA se comprenden mejor como distintos subtipos o como variación a lo largo de dimensiones continuas. Para caracterizar mejor la variación neuroanatómica del TEA, Aidas Aglinskas y sus colegas aplicaron el aprendizaje automático de contraste a los escaneos cerebrales por resonancia magnética del conjunto de datos Autism Brain Imaging Data Exchange I (ABIDE I), en comparación con los controles. Los investigadores pudieron diferenciar una variación neuroanatómica individual específica del TEA de la variación que caracteriza a la población como un todo. Estos patrones de variación se asociaron diferencialmente con características clínicas y no clínicas del participante, como por ejemplo la edad. (Notablemente, los autores pudieron generalizar estas conclusiones a un conjunto de datos nuevo e independiente, propiedad que facilita su aplicación en entornos diagnósticos). Sin embargo, en vez de agruparse alrededor de subtipos distintivos, Aglinskas et al. encontraron evidencia de variación continua en la estructura del cerebro que afecta a distintos conjuntos de regiones cerebrales.