NOVAS FRONTEIRAS NO TRANSTORNO DO ESPECTRO AUTISTA: INOVAÇÕES DIAGNÓSTICAS, ETIOLOGIA MULTIFATORIAL E ADAPTAÇÃO FUNCIONAL
DOI:
https://doi.org/10.56238/levv17n59-042Palavras-chave:
Transtorno do Espectro do Autismo, Diagnóstico Precoce, Adaptação Funcional, Inteligência Artificial, Medicina PersonalizadaResumo
Objetivo: Investigar o estado da arte do Transtorno do Espectro Autista (TEA), avaliando as inovações tecnológicas no diagnóstico precoce, a compreensão da sua etiologia multifatorial, o impacto clínico das comorbidades associadas e a transição do foco terapêutico para a adaptação funcional. Metodologia: Trata-se de uma revisão sistemática da literatura focada em entender como as novas tecnologias e o olhar transdiagnóstico redefinem o manejo do TEA. A pesquisa foi guiada pela pergunta: “Como as inovações preditivas e o manejo integrado de comorbidades impactam o diagnóstico precoce e o prognóstico funcional no Transtorno do Espectro Autista?”. A amostra final foi composta por 23 artigos científicos publicados recentemente, analisados criticamente para a construção desta coletânea. Resultados: A análise demonstrou que o TEA é um continuum neurobiológico de etiologia complexa, onde a vulnerabilidade genética interage fortemente com fatores ambientais e epigenéticos. O diagnóstico precoce está sendo revolucionado por métodos objetivos, como algoritmos de Machine Learning e rastreamento ocular (eye-tracking), que identificam falhas nos circuitos de recompensa social antes da consolidação dos sintomas comportamentais. Além disso, verificou-se que comorbidades como deficiência intelectual, transtornos de ansiedade e distúrbios gastrointestinais são intrínsecas ao transtorno, exigindo uma abordagem de Medicina Personalizada. Conclusão: O sucesso clínico no TEA transcende a redução de comportamentos atípicos, sendo medido pela conquista de autonomia e habilidades de vida diária. Para que as inovações tecnológicas e diagnósticas atinjam seu pleno potencial, é imperativo o empoderamento do ecossistema familiar, o manejo do estresse parental e a redução de barreiras socioculturais, garantindo intervenções mais assertivas e melhor qualidade de vida na idade adulta.
Downloads
Referências
ACHENIE, L. E. K. et al. A machine learning strategy for autism screening in toddlers. Journal of Developmental & Behavioral Pediatrics, v. 40, n. 5, p. 369-376, 2019.
ALMANDIL, N. B. et al. Environmental and Genetic Factors in Autism Spectrum Disorders. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 16, n. 658, 2019.
BAGHDADLI, A. et al. Investigating the natural history and prognostic factors of ASD in children: the ELENA study protocol. BMJ Open, v. 9, e026285, 2019.
BLESSON, A.; COHEN, J. S. Genetic Counseling in Neurodevelopmental Disorders. Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, 2020.
BURNS, J. et al. Comorbidades que afetam crianças com transtorno do espectro do autismo: uma revisão retrospectiva. Children, v. 10, n. 1414, 2023.
CALY, H. et al. Machine learning analysis of pregnancy data enables early identification of a subpopulations of newborns with ASD. Scientific Reports, v. 11, n. 6877, 2021.
COELHO-MEDEIROS, M. E. et al. Validação do M-CHAT-R/F como instrumento de triagem para detecção precoce em crianças com transtorno do espectro do autismo. Revista Chilena de Pediatría, v. 90, n. 5, p. 492-499, 2019.
GIRAULT, J. B.; PIVEN, J. O neurodesenvolvimento do autismo desde a infância até a primeira infância. Clinica de Neuroimagem, v. 30, n. 1, p. 97-114, 2020.
GUERRERA, S. et al. Ansiedade no Transtorno do Espectro Autista: Características Clínicas e o Papel da Família. Brain Sciences, v. 12, n. 1597, 2022.
HERVAS, A.; ROMARÍS, P. Adaptação funcional e transtornos do espectro autista. Medicina (Buenos Aires), v. 79, supl. 1, p. 10-15, 2019.
KLINGER, L. G.; COOK, M. L.; DUDLEY, K. M. Preditores e moderadores da eficácia do tratamento em crianças e adolescentes com TEA. J. Clin Criança Adolescente Psicol., v. 50, n. 4, p. 517-524, 2021.
PICKLES, A. et al. Preditores de regressão da linguagem e sua associação com o subsequente desenvolvimento da comunicação em crianças com autismo. Jornal de Psicologia Infantil e Psiquiatria, v. 63, n. 11, p. 1243-1251, 2022.
PIERCE, K. et al. Nível de atenção à fala manhesa como um marcador precoce do TEA. Rede JAMA Aberta, v. 6, n. 2, 2023.
TACZALA, J. et al. O valor preditivo dos 'sinais de alerta' como marcos do desenvolvimento psicomotor de bebês prematuros. Anais de Medicina Agrícola e Ambiental, v. 28, n. 1, p. 183-188, 2021.
VACAS, J. et al. Preferência visual por imagens sociais versus não sociais em crianças com TEA: um estudo de rastreamento ocular. PLoS ONE, v. 16, n. 6, 2021.
WEI, H. et al. Conscientização e conhecimento sobre o transtorno do espectro do autismo em China Ocidental. Frontiers in Psychiatry, v. 13, 2022.
YANG, T. et al. Projeto Multicêntrico de Autismo Pré-escolar da China (CMPAP): Projeto e Metodologias. Frontiers in Psychiatry, 2021.