Машинное обучение помогло выделить биологические подтипы аутизма

Исследователи Калифорнийского университета создали вычислительную карту расстройств аутистического спектра. Она объединяет данные о работе мозга и молекулярные биомаркеры.

Модели машинного обучения проанализировали результаты фМРТ и генетического секвенирования. Затем учёные сопоставили особенности нейронных связей участников с их реакцией на разные виды терапии.

В будущем такой подход может дополнить диагностику по поведенческим признакам. Врачи смогут учитывать биологические особенности человека и точнее подбирать помощь.

Пока это исследовательская работа, а не готовый клинический инструмент. Результаты предстоит независимо проверить.

Источник: science.org

pleyada.team