Estas son las diferencias entre los cerebros de niñas y niños con autismo

El autismo es un trastorno del desarrollo. Los niños afectados tienen déficits sociales y de comunicación, muestran intereses restringidos y exhiben comportamientos repetitivos. La descripción original del autismo, publicada en 1943 por Leo Kanner, MD, estaba sesgada hacia los pacientes masculinos. Actualmente, el trastorno se diagnostica cuatro veces más en niños que niñas, y la mayoría de las investigaciones sobre el autismo se han centrado en los hombres.

«Cuando una condición se describe de manera sesgada, los métodos de diagnóstico también lo están», afirma el autor principal del estudio, Kaustubh Supekar. «Este estudio sugiere que debemos pensar de manera diferente».

«Detectamos diferencias significativas entre los cerebros de niños y niñas con autismo y obtuvimos predicciones individualizadas de los síntomas clínicos en las niñas», señala el investigador Vinod Menon. «Sabemos que camuflar los síntomas es un desafío importante en el diagnóstico del autismo en las niñas, lo que genera retrasos en el diagnóstico y el tratamiento».

Las niñas con autismo generalmente tienen menos conductas repetitivas manifiestas que los niños, lo que podría contribuir a los retrasos en el diagnóstico, señala el trabajo que se publica en «The British Journal of Psychiatry».

El estudio analizó escáneres cerebrales de resonancia magnética funcional de 773 niños con autismo: 637 niños y 136 niñas. Recopilar suficientes datos para incluir una cantidad considerable de niñas en el estudio fue un desafío, reconoce Supekar, y señaló que la pequeña cantidad de niñas históricamente incluidas en la investigación del autismo ha sido una barrera para aprender más sobre ellas.

El estudio se basó en datos recopilados en Stanford y en bases de datos públicas que contenían escáneres cerebrales de sitios de investigación de todo el mundo.

La preponderancia de niños en las bases de datos de escaneo cerebral también planteó un desafío matemático: los métodos estadísticos estándar utilizados para encontrar diferencias entre grupos requieren que los grupos sean aproximadamente del mismo tamaño. Estos métodos, que subyacen a las técnicas de aprendizaje automático en las que se pueden entrenar algoritmos para encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y complejos, no pueden adaptarse a una situación del mundo real en la que un grupo es cuatro veces más grande que el otro.

«Cuando tratamos de identificar las diferencias [con los métodos tradicionales], el algoritmo nos decía que cada cerebro es un hombre con autismo», afirma Supekar.

Los investigadores usaron un método desarrollado por el investigador Tengyu Ma que podía comparar de manera confiable conjuntos de datos complejos, como escáneres cerebrales, de grupos de diferentes tamaños. La nueva técnica proporcionó el avance que los científicos necesitaban.

Utilizando 678 escáneres cerebrales de niños con autismo, los investigadores desarrollaron un algoritmo que podía distinguir entre niños y niñas con un 86% de precisión. Cuando verificaron el algoritmo en los 95 escáneres cerebrales restantes de niños con autismo, mantuvieron la misma precisión para distinguir a los niños de las niñas.

Los científicos también probaron el algoritmo en 976 escáneres cerebrales de niños y niñas con desarrollo típico. El algoritmo no pudo distinguir entre ellos, lo que confirma que las diferencias sexuales que encontraron los científicos eran exclusivas del autismo.

Entre los niños con autismo, las niñas tenían diferentes patrones de conectividad que los niños en varios centros del cerebro, incluidos los sistemas de atención motora, del lenguaje y visuoespacial. Las diferencias en un grupo de áreas motoras, incluida la corteza motora primaria, el área motora suplementaria, la corteza occipital parietal y lateral y las circunvoluciones temporales media y superior, fueron las más grandes entre los sexos. Entre las niñas con autismo, las diferencias en los centros motores se relacionaron con la gravedad de sus síntomas motores, lo que significa que las niñas cuyos patrones cerebrales eran más similares a los de los niños con autismo tendían a tener los síntomas motores más pronunciados.

Los investigadores también identificaron áreas del lenguaje que difieren entre los niños y las niñas con autismo, y señalaron que estudios anteriores identificaron mayores problemas de lenguaje en los niños.

En conjunto, los hallazgos deberían usarse para guiar los esfuerzos futuros para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de las niñas, dijeron los investigadores.

«Es posible que necesitemos pruebas diferentes para las mujeres en comparación con los hombres. Los algoritmos de inteligencia artificial que desarrollamos pueden ayudar a mejorar el diagnóstico del autismo en las niñas», explica Supekar. A nivel de tratamiento, las intervenciones para niñas podrían iniciarse antes, agrega.