Le Duke Center for Autism and Brain Development a reçu une subvention fédérale de 12 millions de dollars pour développer des outils d’intelligence artificielle pour détecter l’autisme pendant la petite enfance et identifier les biomarqueurs cérébraux de l’autisme.
La subvention, de l’Institut national de la santé infantile et du développement humain, prolonge le programme de recherche du Duke Autism Center of Excellence pour 5 années supplémentaires.
Geraldine Dawson, Ph.D., directrice du Duke Center for Autism and Brain Development et professeure de psychiatrie et de sciences du comportement, dirigera une équipe de chercheurs comprenant des professeurs de Duke en psychiatrie, pédiatrie, biostatistique et bioinformatique, génie informatique et électrique, et génie civil et environnemental.
Nous sommes ravis de recevoir ce prix, qui permet à Duke de rester à la pointe de la recherche sur l’autisme. Notre objectif est d’utiliser des techniques informatiques avancées pour développer de meilleures méthodes de dépistage de l’autisme qui réduiront les disparités connues dans l’accès au diagnostic et à l’intervention précoces. »
Geraldine Dawson, Ph.D., directrice du Duke Center for Autism and Brain Development et professeure de psychiatrie et de sciences du comportement
Dans un projet dirigé par Dawson et Guillermo Sapiro, Ph.D., professeur de génie électrique et informatique, les chercheurs testeront une application numérique, utilisée par les parents à la maison sur un téléphone intelligent, pour filmer le comportement et les interactions des jeunes enfants avec leurs soignants. L’intelligence artificielle codera automatiquement les bandes vidéo pour identifier les caractéristiques comportementales des nourrissons et des tout-petits qui seront ultérieurement diagnostiqués autistes et suivre leur développement.
Un deuxième projet, dirigé par Benjamin Goldstein, Ph.D., professeur agrégé de biostatistique et de bioinformatique, et Gary Maslow, MD, professeur agrégé de psychiatrie et de sciences du comportement, utilisera l’intelligence artificielle pour analyser 260 000 réclamations d’assurance maladie, y compris celles de 6 000 enfants diagnostiqués autistes, de la naissance à 18 mois.
Ces données seront utilisées pour développer un algorithme permettant de prédire l’autisme pendant la petite enfance et d’identifier la nature des conditions médicales précoces associées à un diagnostic ultérieur d’autisme. Sur la base de l’algorithme, une équipe dirigée par Lauren Franz, MD, professeure adjointe de psychiatrie et de sciences du comportement, développera des outils de soutien pour aider les fournisseurs de soins primaires à dépister et guider les patients.
Le troisième projet, dirigé par Kimberly Carpenter, Ph.D., professeur adjoint de psychiatrie et de sciences du comportement, et David Carlson, Ph.D., professeur adjoint de génie civil et environnemental, utilisera l’intelligence artificielle pour surveiller l’activité des ondes cérébrales, qui est synchronisé avec le comportement filmé d’enfants de trois à six ans diagnostiqués avec l’autisme. Les données seront utilisées pour identifier les réseaux cérébraux associés aux comportements caractéristiques de l’autisme.
Le Duke Center for Autism and Brain Development est un NIH Autism Center of Excellence depuis 2017. Il fait partie d’une initiative trans-NIH qui soutient des études à grande échelle sur les troubles du spectre autistique dans le but de déterminer les causes de l’autisme et les thérapies potentielles.
