Tecnología fundamental para soportar diagnosis diferenciada temprana de ASD simultáneo en pacientes con ADHD

Hitachi, el Ltd., la universidad médica de Jichi (JMU), la universidad internacional de la salud y el bienestar (IUHW) y la universidad de Chuo (Chuo-U) han desarrollado tecnología fundamental para soportar la diagnosis diferenciada temprana del desorden simultáneo del espectro del autismo (ASD) en pacientes con el desorden de la hiperactividad del déficit de atención (ADHD). La tecnología analiza automáticamente la presencia o la ausencia de ASD simultáneo cuando un paciente de ADHD toma su medicación por primera vez, usando la topografía óptica a la reacción del cerebro de la dimensión. La condición se puede predecir con una exactitud confirmada del cerca de 82%. Convencional, la diagnosis diferenciada requiere las observaciones de la continuación que atraviesan varios meses. Esta técnica demuestra la posibilidad de lograr una diagnosis en cerca de 2 horas. Hitachi, JMU, IUHW y Chuo-U continuarán desarrollar esta tecnología con la investigación clínica, con el objetivo de realizar a una sociedad que soporte el revelado sano de pacientes con desordenes neurodevelopmental.

Proceso en desarrollar el algoritmo automático del análisis

El largo plazo ADHD y ASD en niños se piensa para llevar a la denegación para asistir a la escuela, al hikikomori (reclusión de la sociedad), a la depresión y a otras condiciones. La diagnosis diferenciada para revelar la presencia o la ausencia de síntomas para ambas enfermedades es necesaria, pues se ha denunciado que los números de pacientes que visualizan características de ADHD y de ASD no son pequeños. Además, como determinación de métodos de tratamiento y de terapia está un proceso que toma tiempo que aumenta la carga en pacientes y sus familias, reduciendo el tiempo a la diagnosis exacta fue deseado. En marzo de 2018, la investigación llevada por JMU descubrió que era posible visualizar la presencia o no de ASD simultáneo midiendo las configuraciones de la actividad cerebral de los pacientes de ADHD que no tienen ninguna historia anterior de tomar la medicación relacionada, antes y después de tomar la medicación. De acuerdo con este encontrar, un algoritmo fue desarrollado para analizar automáticamente independientemente de si afligen al paciente de ADHD en paralelo con ASD.

El proceso de desarrollo y las características de la tecnología son como sigue:

Reacción de medición del cerebro del paso 1. después de la medicación

1,5 horas después de la administración del clorhidrato continuo del methylphenidate del agente del fusor, las señales ópticas de la topografía de la reacción del cerebro a partir de 32 pacientes de ADHD sin la historia anterior de tomar la medicación relacionada (11 con ASD simultáneo y 21 sin ASD simultáneo), fueron medidas por 10 minutos mientras que los pacientes realizaron una tarea cognoscitiva simple que implicó el prensar de un botón solamente cuando los retratos específicos fueron visualizados en un monitor de la PC.

Paso 2. que determina la región óptima para medir el cerebro para la diagnosis

El aprendizaje de máquina fue aplicado a las señales medidas en el paso 1 y a los resultados diagnósticos obtenidos después de varios meses. Los resultados indicaron que usando las señales de la activación de la región atención-función-relacionada (convolución del cerebro convolución del cerebro-angular frontal central) y la región motor-función-relacionada (convolución del cerebro precentral) era óptima para correctamente distinguir la presencia o la ausencia de ASD simultáneo. Además, la clasificación más exacta fue obtenida bidimensional trazando las cantidades de señales de la actividad en las dos regiones relacionadas antedichas y fijando los umbrales apropiados con el ROC curvan, respectivamente.

Paso 3. que ejecuta un algoritmo automático del análisis

El algoritmo automático del análisis fue desarrollado integrando el algoritmo para las señales de las regiones óptimas de la medición del cerebro encontradas en este revelado, y el algoritmo de la reducción del nivel de ruidos fue publicado previamente.

Para evaluar la eficacia de esta tecnología, el método de la validación cruzada fue utilizado para verificar la exactitud en predecir el resultado diagnóstico real obtenido varios meses más adelante. La evaluación rindió una exactitud del cerca de 82%, indicando que la tecnología puede ser un candidato práctico como instrumento de apoyo diagnóstico diferenciado para el diagnóstico precoz. Se prevee que agregando estos biomarkers objetivos, el período de la diagnosis que comienza con los doctores que publican los cuestionarios a las familias y dura varios meses será acortado dramáticamente, y por lo tanto, los doctores podrán decidir sobre el tratamiento/la terapia en un primero tiempo y proveer de las familias consejo en cómo cuidar para los pacientes.

Hitachi, JMU, IUHW y Chuo-U continuarán desarrollar esta tecnología con la investigación clínica, con el objetivo de realizar a una sociedad que soporte el revelado sano de pacientes con desordenes neurodevelopmental. Una parte de estos resultados será publicada en la frontera en la neurología humana (12) el 8 de febrero de 2019.

Recientemente, se ha encontrado que el número de niños con características de ADHD y de ASD no es pocos. Es decir ha llegado a ser necesario no sólo distinguir ADHD y ASD a partir del uno otro, pero también determina si ambas enfermedades afligen a los pacientes. La determinación de tales ha sido difícil para los doctores que no están versados en la práctica clínica de desordenes neurodevelopmental. Esta tecnología es una ruptura de los puntos de vista de la ayuda en diagnosis con visualizar objetivo de los datos esos los servicios como referencia para este juicio difícil, así como su contribución a los pacientes de ayuda recibe el tratamiento apropiado. La significación del revelado de las tecnologías para la diagnosis del desorden neurodevelopmental es importante porque la diagnosis es en gran parte relacionada en la experiencia del doctor y la idea básica de esta tecnología que examine diferencias en reacciones del cerebro en medicaciones es ingeniosa. Pienso que su uso a otros desordenes psiquiátricos se puede también preveer en el futuro. Espero que la investigación progrese más lejos y esté disponible en la fijación clínica.”

El Dr. Shinya Miyamoto, profesor en la universidad de Shirayuri y presidente de la sociedad japonesa de la psiquiatría y de la neurología pediátricas.

Desde analizar señales complejas de la topografía óptica requiere el conocimiento experto y la experiencia, la tecnología automática del análisis que los médicos generales de los apoyos son importantes para el uso clínico. El revelado de la tecnología usando la reacción del cerebro al remedio para el apoyo diagnóstico se puede también preveer para otras enfermedades y drogas psicotrópicas. Pues la investigación progresa, hay una posibilidad que se convertirá en un medio para seleccionar el agente terapéutico óptimo y la terapia del comportamiento para cada paciente individual. En la era de nuestra sociedad del estupendo-envejecimiento, el cerebro y las enfermedades mentales, de desordenes neurodevelopmental a la depresión y a la demencia, son entregas sociales extremadamente importantes. Puesto que la carga de tal tecnología en pacientes es mínima, la puesta en vigor social se debe acelerar con la promoción de la investigación en grande.”

El Dr. Shigeto Yamawaki, Especial-Designado profesor del centro del cerebro, del centro de la mente y de investigación de las ciencias de Kansei, de la universidad de Hiroshima, y del presidente anterior de la universidad internacional de la neuropsicofarmacología.

Hitachi está cooperando con el instituto de investigación de la dependencia de ciencia y de tecnología de Japón (JST) de la ciencia y de la tecnología para el programa de investigación de la sociedad (RISTEX) para la “puesta en vigor del sistema de apoyo para los niños con desorden de la hiperactividad del déficit de atención por método diagnóstico de la espectroscopia del infrarrojo cercano funcional,” usando la tecnología de la automatización desarrollada para soportar diagnosis usando la reacción del cerebro.

Fuente: http://www.hitachi.com/