Uso de Open Science, modelado por ordenador y aprendizaje automático para comprender el autismo

Las interacciones entre las regiones subcorticales y corticales del cerebro difieren entre las personas autistas y no autistas, según una investigación publicada en la revista de acceso abierto Nature Communications. Aprendizaje automático para comprender el autismo.

El investigador de ACAR, Boris Bernhardt, y sus colegas aprovecharon los datos de imágenes por resonancia magnética (IRM) de la Autism Brain Imaging Data Exchange Initiative en múltiples sitios con técnicas innovadoras de modelado por ordenador para estudiar cómo una combinación de microcircuitos a pequeña escala y a gran escala (conectoma a macroescala) anomalías podrían explicar el desarrollo del trastorno del espectro autista (TEA).

Aunque la obtención de imágenes del cerebro humano a escalas mico y macro es más accesible que nunca, los laboratorios aún luchan por obtener conjuntos de datos lo suficientemente grandes o variados.

Las iniciativas de Open Siene como Autism Brain Imaging Data Exchange ofrecen una solución, que brinda a los investigadores un acceso sin precedentes a imágenes cerebrales a gran escala recopiladas por laboratorios de investigación de todo el mundo.

Para comprender cómo está conectado el cerebro, los neurocientíficos crean mapas, o conectomas, de interacciones neuronales dentro del cerebro.

La conectividad explorada a través de MRI se puede determinar de dos maneras:

  1. funcional: medido al observar qué regiones del cerebro generalmente se activan juntas, ya sea durante una tarea o en condiciones de reposo, y
  2. estructual: determinado aproximando las conexiones físicas de las áreas del cerebro.

Una gran cantidad de estudios han observado redes funcionales cerebrales típicas en los cerebros de personas autistas que utilizan fMRI, pero aún se sabe poco sobre las diferencias en la conectividad estuctural.

Fuente: Park, By., Hong, SJ., Valk, S.L. et al. Differences in subcortico-cortical interactions identified from connectome and microcircuit models in autism. Nat Commun 12, 2225 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-21732-0

Fuente:

Using Open Science, computer modeling, and machine learning to understand autism