Una investigación de la universidad de California encontró que la atención visual provocada por imágenes geométricas sirve como indicadores biológicos médicos, conocidos como biomarcadores, que podrían ayudar en la identificación de niños con trastorno del espectro autista (TEA).
Karen Pierce, líder de la investigación, se basó en resultados anteriores que muestran como algunos niños con TEA tienen una fuerte preferencia visual por las imágenes geométricas, aunque tengan opción de mirar diferentes tipos de imágenes, se quedan en observación una cantidad desproporcionada de tiempo en cualquier contenido con figuras geométricas.
Te puede interesar: Crean biomateriales que aumentan efectividad de la quimioterapia
Los investigadores plantearon la hipótesis de que esa preferencia geométrica podría ser lo suficientemente sólida para ser un biomarcador, que sirva en la identificación del TEA en niños.
Con una muestra de 1863 menores, con una media de 2 años, el estudio reclutó a sus familias para participar a exámenes de detección basados en la población en entornos de atención médica mediante un enfoque llamado Get SET Early.
Con estas evaluaciones de diagnóstico el equipo de investigación clasificó a los niños pequeños en distintos grupos:
- Niños con TEA
- Niños con algunas características de TEA
- Niños con retraso global del desarrollo
- Niños con retraso en el lenguaje
- Niños con un desarrollo típico
El procedimiento puso a los niños a ver un video de 1 minuto que contenía imágenes geométricas en un lado de la pantalla y en la otra imágenes de niños haciendo yoga. A través del seguimiento ocular, con una prueba llamada GeoPref, se determinó que la proporción del tiempo que cada niño duró viendo las imágenes geométricas.
Los datos evidenciaron que los niños con trastorno del espectro autista pasaron más tiempo mirando las imágenes geométricas, siendo que algunos se fijaron más del 90% del tiempo en ellas.
De acuerdo con los investigadores, los niños con TEA tenían sus preferencias visuales asociadas a las medidas clínicas, en específico, quienes tenían más puntajes altos de síntomas, más bajos de capacidad cognitiva y más bajos de comportamiento adaptativo, fueron quienes preferían fuertemente las imágenes con figuras geométricas.
Posteriormente, esta información se mantuvo estable durante 1 año, luego del comienzo de técnicas bioinformáticas más confiables en el seguimiento ocular.
El hallazgo representa una medida con usos en entornos clínicos e investigación, que podría validarse en estudios adicionales para ofrecer una herramienta escalable y de bajo costo para la detección e identificación que podría ayudar a los niños con trastorno del espectro autista a recibir diagnósticos más tempranos y acceder a los servicios de salud.
No olvides leer: ChatGPT podría ser tu próximo médico, revela estudio
