Un model matematic pentru analiza imagistică a creierului dezvăluie legături între gene, structura creierului și autism

O echipă de cercetare de la mai multe universități, condusă de profesorul Gustavo K. Rohde de la University of Virginia, a dezvoltat un sistem care poate identifica markerii genetici ai autismului în imaginile cerebrale cu o acuratețe între 89 și 95%. Sistemul folosește o tehnică de modelare generativă pe calculator numită morfometrie bazată pe transport (MBT) pentru a revela modelele structurale ale creierului care predică variațiile genetice numite „variații de număr de copii”, asociate cu autismul.
Aceste descoperiri sugerează că medicii ar putea în viitor să identifice, clasifice și trateze autismul și condițiile neurologice asociate, folosind această metodă, fără a se baza pe indicii comportamentale. Metoda ar putea permite intervenții mai timpurii, oferind astfel o medicină personalizată.

Morfometria bazată pe transport se diferențiază de alte modele de analiză a imaginilor prin algoritmi de învățare automată, deoarece se bazează pe modele matematice legate de transportul de masă - mișcarea moleculelor cum ar fi proteinele, nutrienții și gazele în și din celule și țesuturi. Aceasta măsoară și cuantifică formele biologice create de aceste procese.

Abordarea lui Rohde folosește ecuații matematice pentru a extrage informații despre transportul de masă din imaginile medicale, creând noi imagini pentru vizualizare și analiză ulterioară. Sistemul distinge variațiile genetice legate de autism de alte variații genetice „normale” care nu duc la boli sau tulburări neurologice.

Cercetarea ar putea deschide calea către identificarea regiunilor cerebrale și, eventual, a mecanismelor care pot fi exploatate pentru terapii. Studiul a fost publicat în revista Science Advances.

sursa: Science Daily