{"id":161260,"date":"2024-03-07T20:34:33","date_gmt":"2024-03-07T20:34:33","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?p=161260"},"modified":"2025-01-22T14:39:46","modified_gmt":"2025-01-22T20:39:46","slug":"microbiota-autismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/biotecnologia\/microbiota-autismo\/","title":{"rendered":"Los cient\u00edficos que analizan la microbiota con Machine Learning para detectar autismo"},"content":{"rendered":"\n

Existe un creciente inter\u00e9s por estudiar la relaci\u00f3n entre la microbiota humana<\/strong><\/a> y diversas condiciones de salud, inclu\u00eddo el autismo en ni\u00f1os<\/strong>, por lo que la investigadora Mariel Alfaro Ponce<\/strong><\/a> del Tec de Monterrey realiz\u00f3 un estudio sobre el tema junto con Juan Manuel Ol\u00e1guez<\/strong><\/a> e Isaac Chairez<\/strong><\/a> del Tec y Luz Bret\u00f3n<\/strong><\/a> del Instituto de Biotecnolog\u00eda de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico (UNAM).<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n llamada Machine Learning Algorithms Applied to Predict Autism Spectrum Disorder Based on Gut Microbiome Composition<\/em> <\/a>busca analizar la microbiota humana utilizando t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/em>, un campo de la Inteligencia Artificial<\/a> que se enfoca en el desarrollo de modelos de algoritmos que permiten a las computadoras aprender.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo principal de los investigadores es identificar marcadores que puedan ayudar a predecir el autismo en ni\u00f1os peque\u00f1os, basado en la composici\u00f3n de bacterias que existe en la microbiota intestinal<\/strong>, ya que parece haber una relaci\u00f3n entre ciertos tipos de bacterias y el Trastorno del Espectro Autista (TEA).<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, se han identificado la abundancia de diversas bacterias que podr\u00edan estar asociadas con el TEA<\/a> como Clostridium, as\u00ed como tambi\u00e9n que los cambios en la microbiota podr\u00edan tener una influencia en el comportamiento y s\u00edntomas relacionados.<\/p>\n\n\n\n

Utilizando informaci\u00f3n sobre estas bacterias, se puede entrenar a las computadoras para identificar las se\u00f1ales que podr\u00edan indicar una presencia de TEA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n

Microbiota y el autismo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de la microbiota en individuos autistas revela diferencias significativas en la composici\u00f3n bacteriana en comparaci\u00f3n con sujetos neurot\u00edpicos. <\/p>\n\n\n\n

Se han identificado ciertos microorganismos como predictores clave del autismo, como Bacteroides, Lachnospira, Anaerobutyricum y Ruminococcus torques. <\/p>\n\n\n\n

Estos hallazgos sugieren un desequilibrio en la microbiota intestinal que puede estar relacionado con la manifestaci\u00f3n del TEA. Adem\u00e1s, la presencia de bacterias menos abundantes, pero funcionalmente importantes, destaca la complejidad de la microbiota y su papel en la salud y la enfermedad neurol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

Mariel Alfaro, investigadora del Institute of Advanced Materials for Sustainable Manufacturing<\/a>, explic\u00f3 que se basaron en recopilaciones de datos de secuenciaci\u00f3n de microbiota de diversas partes del mundo, especialmente de la plataforma SAS<\/a>, con lo que crearon una base de datos grande y diversa. <\/p>\n\n\n\n

Para analizar esta cantidad de informaci\u00f3n, utilizaron modelos de Machine Learning que tienen la capacidad de identificar patrones complejos y luego poder predecir resultados bas\u00e1ndose en esos datos. <\/p>\n\n\n\n

El equipo de Alfaro colabor\u00f3 con expertos de biolog\u00eda<\/strong> y bioinform\u00e1tica<\/a><\/strong> para poder entender mejor la relaci\u00f3n entre c\u00f3mo est\u00e1 compuesta la microbiota y la manifestaci\u00f3n del autismo. <\/p>\n\n\n\n

Los resultados, seg\u00fan la investigadora, fueron distintos significativamente de los que se hab\u00edan encontrado en estudios anteriores y que utilizaban t\u00e9cnicas m\u00e1s tradicionales de an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNosotros trabajamos con 18 predictores que podr\u00edan indicar la presencia del autismo en ni\u00f1os y comparamos nuestros resultados con otros papers<\/em> publicados que usan t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas de bioinform\u00e1tica y vimos que eran muy diferentes\u201d, explic\u00f3 Alfaro.<\/p>\n\n\n\n

Por lo que sugiere que estas nuevas t\u00e9cnicas con Machine Learning e Inteligencia Artificial<\/a> pueden dar una nueva perspectiva con mayor precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n del autismo desde la microbiota. <\/p>\n\n\n\n

Esta detecci\u00f3n podr\u00eda permitir intervenciones m\u00e1s tempranas y efectivas, as\u00ed como mejorar la comprensi\u00f3n de la relaci\u00f3n entre la microbiota y el autismo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s podr\u00eda abrir nuevas v\u00edas para el desarrollo de tratamientos personalizados como intervenciones en las dietas y terapias que utilizan probi\u00f3ticos que podr\u00edan reducir los s\u00edntomas y mejorar la calidad de vida de las personas con autismo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn la siguiente etapa del proyecto nos gustar\u00eda aplicarlo a la poblaci\u00f3n mexicana, porque tenemos muchas variantes en la dieta que podr\u00edan ser o no, determinantes en el desarrollo de TEA en ni\u00f1os\u201d, dijo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El estudio realizado por investigadores del Tec se centra en identificar marcadores en la composici\u00f3n bacteriana que puedan anticipar la condici\u00f3n en ni\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":161379,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[97],"tags":[944,114,110,244,377],"class_list":["post-161260","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-biotecnologia","tag-biotecnologia","tag-escuela-de-ingenieria-y-ciencias","tag-institute-of-advanced-materials-for-sustainable-manufacturing","tag-inteligencia-artificial","tag-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nLos cient\u00edficos que analizan la microbiota con Machine Learnig para detectar autismo | TecScience<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El estudio realizado por investigadores del Tec se centra en 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