Les cerveaux des personnes autistes codent avec succès les émotions faciales, révèle une étude

Une étude qui a testé l’activité neuronale dans le cerveau des personnes atteintes de troubles du spectre autistique (TSA) révèle qu’ils codent avec succès les émotions faciales dans leurs signaux neuronaux – et ils le font aussi bien que ceux sans TSA. Dirigée par des chercheurs de l’Université Stony Brook, la recherche suggère que les difficultés des personnes atteintes de TSA à lire les émotions faciales proviennent de problèmes de traduction des informations d’émotion faciale qu’ils ont encodées avec succès, et non pas parce que leur cerveau ne parvient pas à le faire en premier lieu. Les résultats sont publiés tôt en ligne dans Psychiatrie biologique: neurosciences cognitives et neuroimagerie.

Selon Matthew D.Lerner, PhD, auteur principal et professeur agrégé de psychologie Psychiatrie et pédiatrie au département de psychologie de l’Université Stony Brook, cette étude d’imagerie par électroencéphalogramme (EEG) a permis aux chercheurs de tester une question fondamentale sur l’autisme qui n’a pas encore été ont été clairement abordés: les défis de la reconnaissance des émotions sont-ils dus au fait que les informations émotionnelles ne sont pas encodées dans le cerveau en premier lieu, ou sont-ils encodés avec précision et tout simplement pas déployés?

Nos résultats indiquent que la dernière partie de cette question semble être l’explication la plus probable des raisons pour lesquelles de nombreux autistes ont du mal à lire les émotions faciales. Particulièrement maintenant, lorsque le port du masque est omniprésent et que tout le monde a moins d’informations sur les émotions faciales à sa disposition dans la vie quotidienne, il est particulièrement important de comprendre comment, quand et pour qui des difficultés à lire ces émotions émergent – et aussi quand nous pouvons avoir un malentendu. la nature de ces luttes. « 

Matthew D. Lerner, PhD, auteur principal et professeur agrégé de psychologie Psychiatrie et pédiatrie au Département de psychologie de l’Université Stony Brook

L’étude a impliqué un total de 192 personnes d’âges différents dans tout le pays dont les signaux neuronaux ont été enregistrés lors de la visualisation de nombreuses émotions faciales. L’équipe a utilisé une approche d’apprentissage automatique discriminante et contemporaine appelée Réseaux de neurones à convolution profonde pour classer les émotions faciales. L’approche d’apprentissage automatique comprenait un algorithme qui a permis aux chercheurs d’examiner l’activité EEG d’individus avec et sans TSA pendant qu’ils regardaient les visages et décodaient les émotions qu’ils voyaient. L’algorithme à son tour pourrait indiquer pour chaque visage individuel quelle émotion la personne visionnait – essentiellement, pour essayer de cartographier les schémas neuronaux que le cerveau des participants utilisait pour décoder les émotions.

Selon les auteurs, les résultats ont des implications majeures sur la façon dont les personnes atteintes de TSA traitent les émotions et sur le développement de nouveaux types d’interventions pour aider à améliorer l’évaluation des émotions faciales des personnes atteintes de TSA des autres personnes.

« Plus précisément, de nombreuses interventions tentent d’aider les personnes atteintes de TSA à compenser le fait de ne pas comprendre leurs émotions – essentiellement, ce sont des prothèses de reconnaissance des émotions. Cependant, nos résultats suggèrent que ces approches peuvent ne pas être utiles, et que nous devrions plutôt nous concentrer sur la capitalisation et le renforcement de leur encodage intact des émotions », ajoute le Dr Lerner.

La recherche, en collaboration avec l’Université de Trento, a impliqué l’imagerie et la collecte de données rendues possibles par l’Institute for Advanced Computational Science de l’Université Stony Brook et l’utilisation du système informatique SeaWulf.