Autor/autores:
Bernis Sütçübaşı, Bola de Tuğçe y Edmund Sonuga-Barke
Este estudio explora la diferenciación del TDAH y el autismo. Dadas las características etiológicas y fisiopatológicas compartidas de estos trastornos, el estudio tuvo como objetivo: - Evaluar hasta qué punto el TDAH y el autismo pueden distinguirse eficazmente utilizando el aprendizaje automático aplicado a datos de conectividad funcional en estado...
PUBLICIDAD
Estás viendo una versión reducida de este contenido.
Para consultar la información completa debes registrarte gratuitamente.
Tan sólo te llevará unos segundos.
Y si ya estás registrado inicia sesión pulsando aquí.
Este estudio explora la diferenciación del TDAH y el autismo. Dadas las características etiológicas y fisiopatológicas compartidas de estos trastornos, el estudio tuvo como objetivo:
- Evaluar hasta qué punto el TDAH y el autismo pueden distinguirse eficazmente utilizando el aprendizaje automático aplicado a datos de conectividad funcional en estado de reposo.
- Identificar las redes cerebrales que están implicadas de manera diferencial en el TDAH y el autismo, contribuyendo a su distinción neuronal.
El estudio utilizó datos de fMRI en estado de reposo de dos grandes conjuntos de datos públicos:
- Intercambio de datos de imágenes cerebrales de personas con autismo (ABIDE)
- Consorcio ADHD-200
De estos conjuntos de datos, se seleccionaron un total de 330 participantes (65 mujeres, 265 hombres; edad media = 11, 6 años), lo que garantiza una representación equitativa en tres grupos: TDAH (n = 110), autismo (n = 110) y controles sanos (HC, n = 110) . Los participantes fueron seleccionados cuidadosamente en función de la calidad de los datos y la ausencia de comorbilidades para mejorar la fiabilidad de los hallazgos.
Para diferenciar estos grupos, se extrajeron valores de conectividad de región a región y se analizaron utilizando un algoritmo de análisis discriminante lineal (LDA) , un enfoque de aprendizaje automático muy adecuado para tareas de clasificación.
1. El modelo de aprendizaje automático logró una alta precisión del 85% al diferenciar el TDAH del autismo , demostrando patrones de conectividad distintos entre las dos condiciones.
2. Las alteraciones de la red frontoparietal surgieron como el principal diferenciador del TDAH tanto en el grupo autista como en el neurotípico.
3. Las redes que diferenciaban al autismo de los controles neurotípicos eran más heterogéneas e incluían:
- Redes lingüísticas
- Redes de prominencia
- Redes frontoparietales
Estos hallazgos subrayan las características neuronales distintivas del TDAH y el autismo, lo que refuerza la idea de que son condiciones separadas pero superpuestas en lugar de extremos en un solo contexto.
Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://journals. sagepub. com/
Solicitado créditos