Investigadores del Conicet usaron una herramienta para similar los procesos que ocurren en las personas con este diagnóstico. El objetivo es avanzar en nuevas terapias.
Un grupo de investigadores del Conicet utilizó una herramienta computacional que puede simular procesos que ocurren en las personas con trastornos del espectro autista, con el objetivo de avanzar en el diseño de nuevas terapias.
Los científicos lograron modificar un modelo computacional capaz de imitar el funcionamiento de la corteza cerebral a partir de estímulos visuales, para abordar la relación entre los procesos fisiológicos y perceptuales que ocurren en trastornos del espectro autista (TEA). El trabajo, que pertenece al campo de la neurociencia computacional orientada al autismo, fue desarrollado por Rodrigo Echeveste, Diego Milone y Enzo Ferrante, investigadores del Conicet, en el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional de la Universidad Nacional del Litoral.
En este estudio, los especialistas analizaron la fisiología del autismo y trataron de comprender por qué el pesaje o balance entre la información sensorial del mundo exterior y las propias expectativas se produce, en las personas con TEA, de una manera menos conveniente que en las personas sin el trastorno. “Entender mejor la relación entre la fisiología del cerebro y la percepción o el comportamiento es central para avanzar en el diseño de nuevas terapias”, afirmó Rodrigo Echeveste, investigador del proyecto.
Asimismo, en el trabajo se utilizó como banco de pruebas una red neuronal entrenada a partir de técnicas de inteligencia artificial para procesar estímulos visuales, imitando el comportamiento de la corteza visual primaria humana.
“Nos preguntamos si las diferencias perceptuales -entre personas con y sin autismo-, en términos del pesaje de información, podrían explicarse a partir de diferencias en los mecanismos de inhibición y, para ello, utilizamos un modelo computacional que simula el funcionamiento neurológico y fisiológico humano”, afirmó Echeveste.
Por último, el científico destacó el rol de la neurociencia computacional y afirmó que “los modelos computacionales, en un ida y vuelta con la pata experimental, pueden ser muy útiles como bancos de prueba para distintas hipótesis y para guiar futuros experimentos”.
