Une étude menée par des chercheurs de Rutgers University-New Brunswick suggère que les minuscules mouvements faciaux – trop légers pour que l'œil humain le remarque – pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre la communication sociale chez les personnes autistes.
Publié dans Frontières en psychiatriel'étude a révélé que si les individus autistes expriment des émotions comme tout le monde, leurs expressions faciales peuvent être trop subtiles pour que l'œil humain puisse détecter.
Les individus autistes utilisent les mêmes mouvements faciaux de base pour exprimer des émotions, mais leur intensité tombe souvent en dehors de la gamme culturellement familière que la plupart des gens reconnaissent. Cette déconnexion peut conduire à des indices sociaux manqués, ce qui fait que les autres négligent ou mal interpréter leurs émotions. «
Elizabeth Torres, professeur de psychologie, Rutgers School of Arts and Sciences
Les chercheurs ont déclaré que les individus sur le spectre de l'autisme – en particulier ceux qui ne peuvent pas parler ou nécessiter un soutien important pour le mouvement – peuvent également avoir des expressions faciales plus imprévisibles et variées, ce qui rend plus difficile pour les médecins et les soignants de reconnaître leurs indices émotionnels. En conséquence, certains peuvent supposer à tort que ces individus n'essaient pas du tout de communiquer.
« Mais ce n'est pas le cas », a déclaré Torres, neuroscientifique informatique avec plus de 17 ans d'expérience en travaillant avec des personnes autistes. « Leurs émotions et leurs signaux sociaux sont là – nous n'avons tout simplement pas pu les voir correctement. Cette recherche pourrait aider à combler cet écart, favorisant une meilleure compréhension entre les individus autistes et non autotes. »
Cette déconnexion involontaire peut contribuer à l'isolement social et aux malentendus sur le comportement autistique, a-t-elle ajouté.
L'étude, dirigée par Torres et son équipe au Rutgers Sensory Motor Integration Lab, a utilisé un nouveau type de données qu'elle a développé appelé Micromovement Spikes. Cette méthode capture des mouvements faciaux microscopiques à l'aide de techniques statistiques développées par Torres et des méthodes de dynamique non linéaire développées par Theodoros Bermperidis, un associé postdoctoral.
En enregistrant des vidéos courtes de cinq à six secondes sur les smartphones ou les tablettes, les chercheurs ont suivi les micromovations faciales qui passent généralement inaperçues.
« Nous voulions rechercher si de brèves microexpressions sont apparues lors d'expressions émotionnelles courantes, comme sourire ou faire preuve de surprise », a déclaré Torres. « Notre objectif était de découvrir ce qui se passait vraiment sous la surface lorsque les expressions passent inaperçues. »
L'équipe de recherche a développé une application pour guider les participants à travers quatre étapes: pratiquer la capture vidéo, enregistrer un visage de repos, souriant et faire un visage surpris. Les données ont été collectées dans divers contextes, notamment des écoles, des gymnases thérapeutiques et des événements sociaux, certains participants soumettant des vidéos à domicile.
L'étude a analysé les données de 126 participants, dont 55 personnes non réparties qui communiquent en tapant. Les chercheurs ont découvert que bien qu'il y ait des différences dans les micro-mouvements faciaux entre les individus autistes et neurotypiques – variant selon l'âge et le sexe – les muscles faciaux responsables de l'expression émotionnelle étaient actifs dans les deux groupes.
Torres a noté que la principale différence était de l'intensité de ces expressions.
« Le défi n'est pas un manque d'expression – c'est que leur intensité tombe en dehors de ce que les individus neurotypiques sont habitués à percevoir », a-t-elle déclaré. « Cela signifie que nous manquons littéralement les signaux sociaux de chacun. »
Les implications de cette recherche sont une grande portée, a déclaré Torres, qui a également créé une application mobile pour dépister, diagnostiquer et suivre les troubles du système nerveux. En tant que directeur scientifique en chef de Neuroinversa LLC, une société spin-off de Rutgers co-fondé avec Chris Dudick, elle travaille à l'utilisation de la technologie pour surveiller l'efficacité du traitement au fil du temps.
Elle a déclaré que cette étude remet en question les idées fausses courantes sur l'autisme et introduit une méthode évolutive pour comprendre les interactions sociales chez les individus autistes.
« Cette recherche nous donne un outil puissant pour étendre les études sur l'autisme au-delà de la simple détection des différences », a déclaré Torres. « Maintenant, nous pouvons travailler à combler les individus neurotypiques qui détendent les lacunes reconnaissent différentes expressions d'émotion et favorisent une meilleure compréhension sociale. »
Les chercheurs ont déclaré que leurs résultats pourraient conduire à une amélioration des méthodes de diagnostic et de nouvelles façons de soutenir la communication entre les personnes autistes et non auto-auto-autochtones.
En utilisant des outils accessibles tels que les caméras de smartphone alimentées par l'IA, cette étude ouvre la voie à une recherche plus inclusive et réelle autistique, a ajouté Torres.
Les co-auteurs de l'étude ont inclus Bermperidis; ancien et doctorat actuel Richa Rai et Joe Vero; et Neel Drain, étudiant à la Robert Wood Johnson Medical School.
La recherche a été financée par la Nancy Lurie Marks Family Foundation.
