استخدام التعلم الآلي لإيجاد العلامات الحيوية لنوع من أنواع التوحد

منظمة التوحد يتحدث – 2 أبريل 2021
The article was originally published on Autism Speaks. https://bit.ly/2WUazfq
autism speaks logo

استخدام التعلم الآلي لإيجاد العلامات الحيوية لنوع من أنواع التوحد

تستعمل دراسة جديدة التعلم الآلي لأول مرة للتنبؤ بمجموعة فرعية من التوحد تُعرف باسم MAR-ASD باستخدام اختبار دم بسيط بدقة 100%. 

استخدم الباحثون في جامعة كاليفورنيا ديفيس عينات الدم للعثور على بروتينات معينة في أمهات الأطفال المصابين بـ MAR-ASD الذي يعرف باضطراب طيف التوحد المرتبط بالأجسام المضادة الذاتية للأم.

عثرت الدراسات السابقة على هذه البروتينات في 23% من الأطفال ذوي التوحد و1% فقط من الأطفال ذوي النمو الطبيعي. يتوقع الباحثون أن MAR-ASD قد يؤثر على ما يصل إلى 18% من الأشخاص ذوي التوحد.

تنبأت طريقة استخدمها فريق البحث بالتوحد بدقة 100٪ باستخدام تقنية جديدة للتعلم الآلي للبحث عن أنماط في عينات الدم في مجموعة فرعية من الأطفال المصابين بـ MAR-ASD. 

يمثل هذا التطور، الذي مولته منظمة التوحد يتحدث “Autism Speaks” جزئياً لدراسة المؤلفة جودي فان دي ووتر، تطوراً قد يجعل إجراء اختبار دم بسيط أداة فحص جديدة لتشخيص التوحد في الطفولة المبكرة خصوصاً في مرحلة الرضاعة قبل أن يمكن استخدام أدوات التشخيص السلوكي التقليدية بشكل فعال. 

قال توماس دبليو فرايزر (كبير مسؤولي العلماء في منظمة التوحد يتحدث “Autism Speaks”): “تمهد هذه الدراسة الطريق للتطور المستقبلي للأدوات الإكلينيكية المستعملة لفحص التوحد باستخدام اختبارات بسيطة، وإن تحسين أدوات الفحص في مرحلة الطفولة المبكرة وتقديم التدخلات للأطفال في وقت مبكر من الحياة هو أمر بالغ الأهمية لتطورهم أثناء النمو. وتعد تقنيات التعلم الآلي أداة سريعة وموثوقة وفعالة للمساعدة في تحقيق هذا الهدف”. 

يشير الباحثون في هذه الدراسة الحالية أن البروتينات المستهدفة تؤثر على كيفية نمو خلايا الدماغ وتؤثر أيضاً على العمليات البيولوجية الأخرى المهمة في عملية التطور. يمكن أن تؤثر هذه العمليات على المسارات في الدماغ وقد يؤدي ذلك إلى التوحد. 

هناك بروتين واحد بالتحديد  وهو”CRMP1″ لديه أقوى ارتباط مع شدة التوحد لدى الطفل كما تم قياس شدة التوحد بواسطة جدول الملاحظة التشخيصية للتوحد وهو الأداة المعيارية لتشخيص التوحد.

هذه الدراسة هي الأولى التي تستكشف قدرة التعلم الآلي على التنبؤ بخطر إنجاب طفل مصاب بالتوحد بدقة 100%. 

جمع الباحثون عينات بيولوجية من الأمهات المسجلات في دراسة مخاطر التوحد في مرحلة الطفولة الجينية والبيئة (CHARGE). الدراسة الحالية التي مولتها منظمة التوحد يتحدث “Autism Speaks” جزئيًا شملت 450 أم لطفل ذو  توحد و342 أم لطفل ذو نمو طبيعي. 

استخدم الباحثون مجموعة فرعية من العينات لتدريب الآلة ومجموعة فرعية منفصلة لاختبار دقتها. على الرغم من عدم وجود جسم مضاد ذاتي منفرد يمكنه التنبؤ بالتوحد، فقد حدد الباحثون 12 نمط (مجموعة) من اثنين أو أكثر من الأجسام المضادة الذاتية الأمومية يمكنها التنبؤ بذلك.

قال توماس دبليو فرايزر (كبير مسؤولي العلماء في منظمة التوحد يتحدث “Autism Speaks”): “تمهد هذه الدراسة الطريق للتطوير المستقبلي لتكنولوجيا التعلم الآلي في الكشف عن التوحد و زيادة الفحوصات في مرحلة الطفولة المبكرة وزيادة التدخلات في الوقت المناسب هو هدف مهم من أهداف منظمة التوحد يتحدث “Autism Speaks”،  يمكن أن تصبح طرق التعلم الآلي والمعلومات البيولوجية مدموجتين أداتين سريعتين وموثوقتين وفعالتين للمساعدة في تحقيق هذا الهدف”. 

تهدف الدراسات المستقبلية إلى استكشاف المزيد من أنماط الأجسام المضادة الذاتية، واستخدامها كمنبئات للتوحد باستخدام مجموعات بيانات أكبر والنظر في مقاييس وفئات فرعية أخرى للتوحد.

إلى أي مدى كان هذا المصدر مفيد؟

متوسط التقييم 0 / 5. عدد المشاركات: 0

لقد قرأت

شارك هذه المقالة

أحدث المقالات