Nova técnica de detecção precoce do autismo analisa como as crianças examinam os rostos

Nova técnica de detecção precoce do autismo analisa como as crianças examinam os rostos
Uma criança com transtorno do espectro do autismo faz uma varredura de maneira diferente. (ShutterStock)

Imagine que seu filho Tommy esteja prestes a completar dois anos. Ele é um garotinho tímido e doce, mas seus comportamentos podem ser imprevisíveis. Ele joga as piores birras, às vezes chorando e gritando inconsolavelmente por uma hora. As menores mudanças nas rotinas podem eliminá-lo.

Esse é um caso ruim dos chamados “terríveis dois”? Você deve dar algum tempo a Tommy para sair dessa fase? Ou estes são os sinais do transtorno do espectro do autismo (ASD) - o transtorno do neurodesenvolvimento que afeta cerca de dois por cento da população, o equivalente a cerca de uma ou duas crianças em um ônibus escolar completo? E como você vai descobrir?

Nosso grupo de pesquisa no Departamento de Matemática Aplicada da Universidade de Waterloo desenvolveu um nova técnica de detecção de ASD que distingue diferentes padrões de olheiras para ajudar os médicos a detectar com mais rapidez e precisão o ASD em crianças.

Fizemos isso porque há muitos benefícios do diagnóstico e intervenção precoce do TEA. Estudos descobriram que intervenções implementadas antes dos quatro anos estão associadas a ganhos significativos em cognição, linguagem e comportamento adaptativo. Da mesma forma, os pesquisadores têm ligado a implementação de intervenções precoces em ASD com melhorias nas habilidades da vida diária e comportamento social. Por outro lado, o diagnóstico tardio é associado ao aumento do estresse parental e atrasa a intervenção precoce, o que é crítico para resultados positivos ao longo do tempo.

Intervenções atuais de ASD

Os sintomas do TEA geralmente aparecem nos dois primeiros anos de vida e afetam a capacidade da criança de funcionar socialmente. Embora os tratamentos atuais variem, a maioria das intervenções se concentra no gerenciamento de comportamento e na melhoria das habilidades sociais e de comunicação. Porque a capacidade de mudança é maior quanto menor a criança, pode-se esperar os melhores resultados se o diagnóstico e a intervenção forem feitos no início da vida.

A avaliação do ASD inclui um Exame médico e neurológico, um questionário aprofundado sobre a história familiar da criança, comportamento e desenvolvimento ou uma avaliação de um psicólogo.

Infelizmente, essas abordagens diagnósticas não são realmente amigáveis ​​para crianças e podem ser caras. Pode-se imaginar que é muito mais fácil para as crianças apenas olhar para algo, como o rosto animado de um cão, do que responder perguntas em um questionário ou ser avaliado por um psicólogo.


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Matemática como novo microscópio

Você pode se perguntar: o que os matemáticos têm a ver com a detecção do autismo?

Este é realmente um exemplo de pesquisa interdisciplinar em que o nosso grupo está envolvido. matemática como um microscópio para entender biologia e medicina. Nós construímos modelos de computador para simular os efeitos de várias drogas e aplicamos técnicas matemáticas para analisar dados clínicos.

Acreditamos que a matemática pode distinguir objetivamente entre comportamentos de crianças com ASD de suas contrapartes neurotípicas.

Sabemos que indivíduos com ASD exploram visualmente e digitalizam o rosto de uma pessoa de forma diferente de indivíduos neurotípicos. No desenvolvimento da nova técnica para detectar padrões de olhar, avaliamos crianças 40, a maioria com quatro ou cinco anos de idade. Cerca de metade dessas crianças são neurotípicas, enquanto outras têm ASD. Cada participante foi mostrado 44 fotografias de rostos em uma tela, integrados em um sistema de rastreamento ocular.

O dispositivo infravermelho interpretou e identificou os locais nos estímulos em que cada criança estava olhando através da emissão e reflexão da onda da íris.

Nova técnica de detecção precoce do autismo analisa como as crianças examinam os rostos
|Ao olhar para o rosto de uma pessoa, uma criança neurotípica se concentra mais nos olhos, enquanto uma criança com ASD se concentra mais na boca. (ShutterStock)

Padrões de movimento dos olhos

As imagens foram separadas em sete áreas-chave - as quais chamamos de características - nas quais os participantes focaram seu olhar: sob o olho direito, olho direito, sob o olho esquerdo, olho esquerdo, nariz, boca e outras partes da tela. Usamos quatro conceitos diferentes da análise de rede para avaliar o grau variável de importância que as crianças atribuem a esses recursos.

Não só queremos saber quanto tempo os participantes gastaram olhando para cada recurso, também queríamos saber como eles moviam seus olhos e escaneavam os rostos.

Por exemplo, os pesquisadores sabem que quando se olha para o rosto de uma pessoa, criança neurotípica se concentra mais nos olhos enquanto uma criança com ASD se concentra mais na boca. Além disso, uma criança com ASD também verifica faces de maneira diferente. Ao mover o foco dos olhos de alguém para o queixo, por exemplo, uma criança neurotípica provavelmente move seus olhos mais rapidamente, e através de um caminho diferente do que faria uma criança com ASD.

Processo de diagnóstico amigo da criança

Embora ainda não seja possível entrar em um consultório médico e solicitar esse teste, nossa esperança é que essa pesquisa possa eventualmente tornar o processo de diagnóstico menos estressante para as crianças.

Para usar essa tecnologia, seria necessário um rastreador ocular infravermelho, que está disponível comercialmente, além de nossa técnica de análise de rede. Nós explicamos os algoritmos para que qualquer desenvolvedor de software que quisesse, teoricamente, pudesse implementá-los.

Ao remover algumas das barreiras para o diagnóstico precoce, esperamos que mais crianças com ASD possam receber intervenção precoce, resultando em melhor qualidade de vida e mais independência a longo prazo.

Sobre os Autores

Anita Layton, Canadá 150 Research Chair em Biologia Matemática e Medicina; Professor de Matemática Aplicada, Farmácia e Biologia, University of Waterloo e Mehrshad Sadria, M. Math Candidate, Departamento de Matemática Aplicada, University of Waterloo

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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