Un estudio no respalda la teoría de exceso de boca o disminución de la atención ocular en el autismo


La combinación de medidas de EEG y de seguimiento ocular no respalda la hipótesis de "exceso de boca o disminución de la atención ocular" en el autismo. Pixabay




POR SOFIE VETTORI, STEPHANIE VAN DER DONCK, JANNES NYS, PIETER MOORS, TIM VAN WESEMAEL, JEAN STEYAERT, BRUNO ROSSION, MILENA DZHELYOVA & BART BOETS

Fuente: Molecular Autism / 23/10/2020

Fotografía: de los autores



Vettori, S., Van der Donck, S., Nys, J. et al. Combined frequency-tagging EEG and eye-tracking measures provide no support for the “excess mouth/diminished eye attention” hypothesis in autism. Molecular Autism 11, 94 (2020). https://doi.org/10.1186/s13229-020-00396-5



Resumen


Antecedentes


Escanear las caras es importante para las interacciones sociales. La dificultad en el uso social del contacto visual constituye uno de los síntomas clínicos del trastorno del espectro autista (TEA). Se ha sugerido que los individuos con TEA miran menos a los ojos y más a la boca que los individuos con desarrollo típico (TDE), posiblemente debido a la aversión o indiferencia a la mirada. Sin embargo, las pruebas de seguimiento ocular de esta hipótesis son contradictorias. Mientras que los patrones de la mirada transmiten información sobre los procesos de orientación abierta, no está claro cómo se manifiesta esto a nivel neural y cómo la atención encubierta relativa a los ojos y la boca de las caras podría verse afectada en los TEA.



Métodos


Usamos un EEG de marcado de frecuencia en combinación con el seguimiento ocular, mientras que los participantes observaban los rápidos parpadeos de las caras para las secuencias de estimulación de 1 min. Las mitades superior e inferior de los rostros se presentaron a 6 Hz y 7,5 Hz o viceversa en diferentes secuencias de estimulación, lo que permitió desentrañar objetivamente la saliencia neural de la región de los ojos frente a la de la boca de un rostro percibido. Probamos 21 niños con TEA (8-12 años) y 21 niños de control de TD, emparejados por edad y coeficiente intelectual.



Resultados


Ambos grupos miraron más tiempo a los ojos que a la boca, sin ninguna diferencia de grupo en cuanto a la duración de la fijación relativa a estos rasgos. Los chicos con TD miraban significativamente más a la nariz, mientras que los chicos con TEA miraban más al exterior de la cara. Los datos de saliencia neural del EEG siguieron en parte este patrón: las respuestas neurales a la mitad superior o inferior de la cara no fueron diferentes entre los grupos, pero en el grupo de TD, las respuestas neurales a las mitades inferiores de la cara fueron mayores que las respuestas a la parte superior. La dinámica de la exploración de la cara mostró que los individuos con TD mantenían en su mayoría fijaciones dentro de la misma región facial, mientras que los individuos con TEA cambiaban más a menudo entre las partes de la cara.



Limitaciones


Puede ser necesaria la replicación en muestras grandes e independientes para validar los resultados de la exploración.



Conclusiones


Las respuestas neurales combinadas de rastreo ocular y marcadas con frecuencia no muestran ningún apoyo a la hipótesis del exceso de boca y la disminución de la mirada en los TEA. El estilo de exploración facial más exploratorio observado en los TEA podría estar relacionado con su mayor estilo de procesamiento facial basado en los rasgos.



Introducción


El dominio de la fijación de la mirada en los ojos de los rostros


Escanear las caras de los coespecíficos con movimientos oculares es importante para las interacciones sociales de nuestra especie. Un importante portador de información socialmente relevante es la boca, que es la principal fuente de información visual relevante para el habla [35]. Cuando las señales auditivas son menos informativas (por ejemplo, cuando aumenta el ruido ambiental), la proporción de fijaciones de la mirada en la boca aumenta [10, 95]. El trabajo de desarrollo de Lewkowicz y Hansen-Tift [51] ha demostrado que cuando aprenden el lenguaje, alrededor de los 4-8 meses de edad, los bebés miran temporalmente más a la boca de los rostros grabados en vídeo, presumiblemente para recoger información audiovisual (redundante). Sin embargo, la abrumadora mayoría de los estudios han demostrado que cuando se escanean los rostros, las personas suelen mirar primero y principalmente a los ojos [6, 34, 66, 100, 107]. La fijación preferente a los ojos de los rostros de los coespecíficos es importante, ya que mantener un buen contacto visual tiene un valor social significativo [35]. Además, las personas mueven la mirada para fijar en el rostro lugares que maximicen su reconocimiento de, por ejemplo, la identidad, el género o el estado emocional de las personas. En los observadores neurotípicos, el lugar de fijación óptimo para una variedad de funciones de reconocimiento/categorización de rostros se ha identificado como un punto central particular (sin rasgos) justo debajo de los ojos, en la nasion [40, 67, 105], que se hipotetiza como el "centro de masa del rostro" que permite captar todos sus rasgos diagnósticos a la vez ("percepción holística/configural del rostro" [77, 105]. A nivel de grupo, las desviaciones de este punto de fijación óptimo se han asociado con un detrimento sustancial del rendimiento del procesamiento facial [67]. No obstante, hay una variabilidad tanto cultural [7] como interindividual en la posición exacta de este punto de fijación óptimo [53, 68, 87], y la preferencia de aspecto de cada individuo corresponde a un punto de fijación idiosincrásico que maximiza el rendimiento.



La hipótesis del "exceso de boca y disminución de la mirada" en el autismo


Los individuos con TEA se caracterizan por sus deficiencias en la comunicación e interacción social, combinadas con un patrón de comportamiento e intereses restringidos y repetitivos [2]. Las anomalías en el uso social del contacto visual constituyen uno de los síntomas del dominio de los síntomas sociocomunicativos del DSM-5 [2]. Un estudio seminal de seguimiento ocular reportó que los adolescentes y adultos con TEA miran relativamente menos a los ojos y más a la boca que los individuos con desarrollo típico (TDA) [48]. Además, los individuos del grupo de TEA que sí atendían más a la región de la boca tenían mejores habilidades sociales que los que no atendían a la cara en absoluto, lo que sugiere que la atención a la boca podría verse como un mecanismo compensatorio. Este estudio pionero atrajo mucha atención y dio lugar a la denominada hipótesis del exceso de boca/disminución de la mirada en los TEA [48], que fue apoyada indirectamente por la literatura de procesamiento facial que muestra que los individuos con TEA tienen dificultades particulares para discriminar los ojos y, por lo tanto, dependen preferentemente de la información de la boca para individualizar los rostros [44, 81, 86, 104]. Investigaciones posteriores mostraron que la cantidad de tiempo que se pasa mirando la región ocular se correlaciona con la activación cerebral en la región selectiva de la cara del giro fusiforme en los individuos con TEA [22], lo que sugiere que la disminución de la fijación en la región ocular puede explicar la hipoactivación del giro fusiforme reportada en la TEA [21, 63, 70].


Sin embargo, mientras que algunos estudios confirmaron que los adultos con TEA miran menos a la región ocular de los rostros (por ejemplo, [17, pág. 200, 58, 85]), otros no lo hicieron (por ejemplo, [28, 82]). En conjunto, si bien la hipótesis del "exceso de boca/mirada reducida" ha tenido una gran influencia en el campo clínico y científico de los TEA, una serie de metaanálisis formales de estudios empíricos de todas las edades han encontrado pocas pruebas de ello [27, 30, 31, 64], y se ha propuesto una serie de factores para explicar las discrepancias en las observaciones entre los estudios: grado de gravedad de los síntomas, muestras pequeñas y heterogéneas, diferencias en las medidas de resultados y diferencias en el contenido de los estímulos aplicados (por ejemplo los estímulos faciales dinámicos que implican interacciones sociales frente a los estímulos faciales estáticos). Para reducir al mínimo esas confusiones, Kwon y otros realizaron recientemente un estudio de seguimiento ocular en una gran muestra de niños pequeños con y sin TEA (N = 385) [50]. En dos experimentos se encontraron niveles típicos de seguimiento ocular y bucal en niños pequeños con TEA en comparación con el grupo de control, de acuerdo con los resultados de los meta-análisis. En general, y particularmente cuando un distractor geométrico estaba presente, los niños con TEA mostraron una disminución del tiempo de fijación en la cara en general.


Otra cuestión importante es que los patrones de exploración visual probablemente cambien con la edad. Como resultado, las diferencias de grupo en los patrones de exploración facial pueden depender de la edad. De hecho, entre los estudios que investigan la exploración facial en niños con TEA menores de 12 años, sólo uno ha encontrado evidencia de la hipótesis del "exceso de boca/ojos disminuidos" [42]. Otros estudios no encontraron ninguna diferencia entre las partes de la cara escaneadas en los TEA y los observadores neurotípicos [23, 26, 50, 94], y algunos estudios incluso informaron de tiempos de búsqueda más largos en la boca en el grupo de control que en el grupo de TEA [14, 58].


En lugar de investigar los tiempos de búsqueda de determinadas partes de la cara o de la escena visual, estudios más recientes comenzaron a analizar y modelar las trayectorias de exploración temporal a fin de obtener una medida más completa de la dinámica de la exploración de la cara (por ejemplo, [19, 20]), por ejemplo, utilizando modelos de Markov. En este sentido, Vabalas y Freeth [91] mostraron que los adultos con rasgos autistas elevados exhiben una exploración visual reducida durante las interacciones cara a cara. Asimismo, Heaton y Freeth [32] mostraron que los adolescentes con trastornos del espectro autista mostraban una menor exploración de las escenas fotográficas, tanto cuando la escena contenía una cara central como cuando no. Además, los participantes con TEA mostraron una mayor tendencia a explorar áreas cercanas a la fijación actual. Estos estudios subrayan la importancia de analizar los datos más allá de la mera duración de la fijación para señalar también la dinámica de exploración de la cara más sutil.



Evitación de la mirada versus indiferencia de la mirada


A menudo se plantean dos hipótesis para explicar por qué los individuos con trastornos del espectro autista pueden prestar menos atención a los ojos: evitar la mirada por un lado y mirar con indiferencia por el otro. La hipótesis de la evitación de la mirada propone que la región de los ojos es percibida como repugnante y socialmente amenazante por los individuos con TEA, como lo indica el aumento de la conductancia de la piel y la reactividad de la amígdala en respuesta a los estímulos faciales [88]. La hipótesis de la indiferencia de la mirada, por otra parte, debe situarse en el contexto de la teoría de la motivación social del autismo e implica que la región ocular no es tan socialmente relevante para los individuos con TEA como lo es para los controles neurotípicos [15]. Sin embargo, ambas explicaciones no son necesariamente contradictorias y podrían estar inscritas en una trayectoria de desarrollo común. Una falta de interés temprana en el contacto visual puede hacer que los niños con autismo pierdan las señales sociales, lo que lleva a una baja motivación e interés social más adelante [55]. En consecuencia, tener que entablar contacto visual sin estar motivado socialmente puede resultar desagradable y repugnante para ellos, lo que puede dar lugar a que algunos individuos mayores con trastornos del espectro autista eviten activamente el contacto visual [47]. Por otra parte, la evitación de la mirada puede preceder a la indiferencia de la mirada: Los estímulos sociales pueden ser intrínsecamente menos gratificantes porque se experimentan como un exceso de ansiedad.



El EEG con marcación de frecuencia como medida complementaria para evaluar la hipótesis del "exceso de boca/boca de mirada disminuida"


Una posibilidad intrigante es que los individuos con TEA no difieren de manera confiable en su atención abierta a los ojos y la boca de una cara en comparación con los individuos neurotípicos, pero estos dos grupos, sin embargo, difieren en la cantidad de atención encubierta dedicada a estas partes de la cara. Desafortunadamente, mientras que el seguimiento de los ojos informa sobre el comportamiento de orientación abierta, impide medir el procesamiento de los estímulos fuera del foco de atención abierta. Sin embargo, la intensidad neural del procesamiento de los estímulos, tanto dentro como fuera del foco de atención, puede captarse mediante electroencefalografía (EEG), si estos estímulos están "etiquetados" (es decir, disociados en el tiempo, el espacio o la frecuencia) de manera adecuada [38, 39]. En el presente estudio, combinamos el rastreo ocular simultáneo y el etiquetado de la frecuencia del EEG para capturar tanto el procesamiento abierto como el encubierto de la región ocular y bucal de los rostros neutros en niños con TEA y controles de desarrollo típico. La técnica del EEG con marcado de frecuencia se basa en la observación bastante antigua de que un estímulo visual presentado a una tasa fija, por ejemplo, una luz que se enciende y se apaga 17 veces por segundo (17 Hz), genera una onda cerebral eléctrica exactamente a la frecuencia de estimulación (es decir, 17 Hz en este ejemplo), que puede registrarse en la corteza visual [1]. Transformando los datos en el dominio de la frecuencia mediante análisis de Fourier [72], se obtiene un marcador cuantificable altamente sensible (es decir, una alta relación señal/ruido, SNR) [73] y objetivo (es decir, a una frecuencia predeterminada) de los procesos visuales automáticos sin demandas de tareas explícitas. Además, al asignar diferentes marcadores (frecuencias) a diferentes estímulos en una estimulación multientrada, se pueden desenmarañar las respuestas respectivas correspondientes a cada una de las frecuencias de estimulación ("frequency-tagging", [74]). De este modo, se pueden extraer y cuantificar las respuestas evocadas de poblaciones de células que son selectivas a cada uno de los estímulos de entrada únicos, incluso si los estímulos de entrada se superponen espacialmente, están incrustados en el mismo evento de estímulo o están fuera del foco de atención [60].


Es importante señalar que los cambios de amplitud de las respuestas neuronales representan cambios neuronales dinámicos relacionados con el procesamiento de los estímulos de conducción y son modulados por la atención [3, 54, 56, 90, 99], la memoria o la emoción [89]. En un estudio reciente [24], la región de los ojos y la boca de los rostros fue marcada con una frecuencia, mientras que las señales de EEG y MEG fueron registradas. Combinando las respuestas del MEG marcadas con frecuencia con las ROI funcionales definidas a partir de la IRMf, los investigadores encontraron que los cambios en ambas partes de la cara (ojos y boca) daban como resultado respuestas mejoradas en una región selectiva de la cara del giro occipital inferior, mientras que el surco temporal superior (STS) respondía mayormente a los cambios en la región de los ojos. Además, la atención de arriba hacia abajo a los ojos frente a la boca (manteniendo la fijación central) dio lugar a un mayor procesamiento neural en la respectiva zona del cerebro.


Recientemente evaluamos la preferencia social en niños con y sin TEA midiendo simultáneamente las respuestas del EEG y buscando en los tiempos las corrientes de estímulos sociales (rostros) marcados con frecuencia versus los no sociales (casas). En particular, demostramos un sesgo social reducido en los niños con TEA, y encontramos que las diferencias de grupo en la preferencia relativa por la información social eran mucho más pronunciadas en las respuestas neuronales marcadas con frecuencia que en los tiempos de búsqueda evaluados por el seguimiento ocular [98].


En este contexto, el presente estudio fue diseñado para comparar la atención abierta y encubierta en niños con autismo (TEA) y un grupo de control (GT) de desarrollo típico, presentando los estímulos faciales que se subdividieron horizontalmente a lo largo de la nasion, mostrando las regiones de estímulo de los ojos frente a las de la boca a diferentes tasas de presentación. Por lo tanto, fuimos capaces de desenmarañar objetivamente las respuestas neuronales marcadas con frecuencia en la región de los ojos frente a la de la boca.


Los objetivos del presente estudio son cuatro. Primero, la prominencia neural del procesamiento de la región de los ojos frente a la boca puede ser cuantificada objetivamente a través del marcado de la frecuencia del EEG. En segundo lugar, las medidas de seguimiento ocular permiten investigar las posibles diferencias entre grupos en cuanto a los tiempos de observación de la región de los ojos, la boca y la nariz. Tercero, las sutiles dinámicas de exploración facial se capturan mediante el modelado de las trayectorias de exploración de fijación temporal. Cuarto, se investigará la relación entre la atención abierta a partes faciales particulares (según se mide con el rastreo ocular) y las respuestas encubiertas del cerebro a estos rasgos faciales (según se mide con el EEG). Esta integración de medidas abiertas y encubiertas puede permitir determinar si los ojos se perciben como demasiado repugnantes, o si más bien son percibidos como menos relevantes por los individuos con TEA. En particular, se espera que los estímulos aversivos provoquen grandes respuestas neuronales, incluso si pueden ser desatendidos o evitados activamente, mientras que se espera que los estímulos menos relevantes estén menos fijados y provoquen respuestas marcadas con una frecuencia neuronal más baja.



Material y métodos


Reclutamos a 47 niños, de 8 a 12 años de edad. Este rango de edad fue elegido para capturar una gran ventana de desarrollo en edad escolar. Los datos de un participante se perdieron por problemas técnicos durante la grabación del EEG. Para emparejar los grupos sobre el coeficiente intelectual verbal y de desempeño (VIQ, PIQ), cuatro participantes (dos del grupo de TD y dos del grupo de TEA) fueron excluidos de los análisis reportados, resultando en una muestra de 21 niños con desarrollo típico (TD) (edad media = 10.2 años ± SD = 1.3) y 21 niños con TEA (edad media = 10.6 ± 1.3, Tabla 1). Sin embargo, la inclusión de estos cuatro participantes no modificó ninguno de los resultados reportados de los análisis. La muestra de este estudio es idéntica a la de los estudios anteriores [97, 98] donde se presentaron estímulos sociales y no sociales etiquetados con frecuencia. Todos los participantes tenían una visión normal o corregida a la normal y tenían un coeficiente intelectual verbal y de rendimiento superior a 80. Treinta y nueve participantes eran diestros. Los participantes con TEA fueron reclutados a través del Centro de Experiencia en Autismo de los Hospitales Universitarios de Lovaina, Bélgica. Los participantes con TDA fueron reclutados a través de escuelas primarias y clubes deportivos.



Tabla 1. Características de los participantes


(veáse en inglés en el siguiente enlace)


https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00396-5/tables/1



Los criterios de exclusión de los participantes fueron la presencia o la sospecha de un trastorno psiquiátrico, neurológico, del aprendizaje o del desarrollo (distinto del TEA o del TDAH comórbido en los participantes con TEA, que fue el caso en 5 participantes) en el participante o en un pariente de primer o segundo grado. La exclusión de estos participantes con TDAH comórbido no alteró las conclusiones de ninguna manera. Los criterios de inclusión del grupo de TEA fueron un diagnóstico formal de TEA realizado por un equipo multidisciplinario de manera estandarizada según los criterios del DSM-IV-TR o del DSM-5 [2] y una puntuación total en la T superior a 60 en la Escala de Respuesta Social (versión para padres de la SRS [16]). Siete participantes con TEA tomaron medicamentos para reducir los síntomas relacionados con la TEA y/o el TDAH (Rilatine, Concerta, Aripiprazol). La muestra de TD comprendía voluntarios sanos, emparejados en edad, verbal y coeficiente intelectual de desempeño. Los padres de los niños con TD también completaron el cuestionario SRS para excluir la presencia de síntomas sustanciales de TEA. Las estadísticas descriptivas de ambos grupos se muestran en la Tabla 1, mostrando que no difirieron en cuanto a la edad y el coeficiente intelectual. Evidentemente, ambos grupos difirieron de manera muy significativa en las puntuaciones del SRS.




Procedimiento general


El Comité de Ética Médica del hospital universitario aprobó el estudio, y los participantes, así como sus padres, dieron su consentimiento informado de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Todos los participantes recibieron una recompensa monetaria y un pequeño regalo de su elección. El experimento se enmarcó en un proyecto de investigación más amplio que consistió en tres sesiones de pruebas. Las habilidades intelectuales se evaluaron en una sesión separada. El actual experimento de etiquetado de frecuencia se incluyó en la tercera sesión.



Las medidas del coeficiente intelectual


Se administró una versión abreviada de la Escala de Inteligencia Wechsler para Niños de Holanda, Tercera Edición (WISC-III-NL; [49, 102]). El CI de rendimiento fue estimado por las subpruebas Diseño de Bloques y Terminación de Imágenes, el CI verbal por las subpruebas Vocabulario y Similitudes [83].



Estímulos


Se utilizaron doce fotos de rostros a todo color (estímulos de [52]). Los estímulos se dividieron en una parte superior e inferior de la cara cortando cada cara horizontalmente por la mitad (Fig. 1). Mostradas a una distancia de 60 cm y con una resolución de 1920 × 1200, cada cara subtendió un ángulo visual de aproximadamente 13° de altura y 6,5° de anchura. Todas las caras estaban alineadas en la nasion. Un contorno rectangular negro rodeaba toda la imagen de la cara.



Fig. 1



a Ilustración de una secuencia. El experimento total consistió en 4 secuencias de 60 s. En cada secuencia, la parte superior e inferior de las caras se presentaron a través de la modulación de contraste sinusoidal (0-100%). En el ejemplo ilustrado, la parte superior de las caras se presentó a 7,5 Hz, mientras que la parte inferior de las caras se presentó a 6 Hz. Se contrarrestaron las frecuencias (6 y 7,5 Hz). b Ilustración de las dos condiciones presentadas con sus respectivos espectros SNR, promediados entre todos los participantes de ambos grupos. En la primera condición (púrpura), la parte superior de la cara provoca una respuesta neuronal a 7,5 Hz y la parte inferior de la cara a 6 Hz. En la segunda condición (verde), la parte superior de la cara provoca una respuesta neuronal a 6 Hz y la parte inferior una respuesta neuronal a 7,5 Hz. Para simplificar, aquí sólo se muestran las frecuencias fundamentales. Para las respuestas neuronales en los armónicos, véase la Fig. 2. Se muestra la SNR para la región occipital de interés




Procedimiento


Después de la colocación de los electrodos, los participantes se sentaron en una silla cómoda a una distancia de visión de 60 cm y se les instruyó para que mantuvieran una distancia constante. Los estímulos se mostraban en la pantalla (monitor LCD retroiluminado por LED de 24 pulgadas) a través de la modulación de contraste sinusoidal sobre un fondo gris claro utilizando Java. Se utilizó una pantalla con una frecuencia de refresco de 60 Hz, asegurando que la frecuencia de refresco fuera un múltiplo entero de las frecuencias de presentación. Una secuencia duró 64 s, incluyendo 60 s de estimulación a pleno contraste, flanqueada por 2 s de fade-in y fade-out, con el contraste aumentando y disminuyendo gradualmente entre 0 y 100%. Los fade-in y fade-out se utilizaron para evitar los movimientos bruscos de los ojos y los parpadeos debido a la aparición o desaparición repentina de los estímulos parpadeantes. En total, había cuatro secuencias; por lo tanto, la duración total de la presentación de los estímulos era de unos 4 minutos. En dos secuencias se mostraron imágenes de rostros femeninos y en las otras dos se mostraron rostros masculinos. Se presentaron seis rostros diferentes a lo largo de una secuencia, cambiando la identidad de un rostro después de una ventana de presentación variable de 8 a 12 s.


La figura 1 ilustra una secuencia de estimulación, que consiste en la presentación simultánea de las mitades superior e inferior de un rostro. En cada secuencia, las mitades superior e inferior de los estímulos de la cara parpadeaban a diferentes frecuencias. Concretamente, las dos partes de la cara estaban moduladas por contraste sinusoidal, una a 6 Hz y la otra a 7,5 Hz. Se inició un ensayo con ambas partes de la cara, superior e inferior, con contraste cero (es decir, invisible). Las frecuencias de parpadeo se contrarrestaron a lo largo de los ensayos y se seleccionaron de manera que estuvieran cerca una de la otra y que no pudieran asociarse con grandes diferencias en la respuesta absoluta del EEG [9, 60, 73].


Se instruyó a los participantes para que miraran libremente las imágenes en la pantalla y para que pulsaran una tecla siempre que detectaran cambios breves (300 ms) en el color del contorno rectangular que rodea las imágenes de la cara entera. Estos cambios de color ocurrieron al azar, 15 veces por secuencia. Esta tarea era ortogonal al efecto/manipulación de interés y aseguraba que los participantes mantuvieran un nivel de atención constante durante todo el experimento.



Grabación del EEG


El EEG se grabó usando un sistema de amplificación BioSemi Active-Two con 64 electrodos de Ag/AgCl. Durante la grabación, el sistema utiliza dos electrodos adicionales para referencia y tierra (CMS, common mode sense, y DRL, driven right leg). Los movimientos horizontales y verticales de los ojos se registraron utilizando cuatro electrodos colocados en el canto exterior de los ojos y por encima y por debajo de la órbita derecha. El EEG se muestreó a 512 Hz.




Análisis del EEG


Preprocesamiento


Todo el procesamiento del EEG se realizó utilizando Letswave 6 (https://www.letswave.org/) y Matlab 2017 (The Mathworks). Los datos del EEG fueron segmentados en segmentos de 67-s (2 s antes y 5 s después de cada secuencia), filtrados por paso de banda (0,1-100 Hz) usando un filtro Butterworth de cuarto orden, y muestreados hacia abajo hasta 256 Hz. A continuación, se inspeccionaron visualmente los electrodos y se interpolaron linealmente los electrodos más ruidosos a partir de los 3 electrodos más cercanos espacialmente (no se interpoló más del 5% de los electrodos, es decir, 3 electrodos). Todos los segmentos de datos se volvieron a referenciar a una referencia media común. Mientras que en los estudios de marcado de frecuencias normalmente aplicamos la corrección del parpadeo (utilizando ICA) para cualquier participante que parpadee más de 2 desviaciones estándar por encima de la media (por ejemplo, [25, 92], [96]), en el presente estudio no realizamos ninguna corrección del parpadeo ya que ninguno de los participantes parpadeó excesivamente, es decir, más de dos desviaciones estándar por encima de la media en todos los participantes (0,36 veces por segundo). Obsérvese que el EEG con marcación de frecuencia produce respuestas con una alta TNS en intervalos de frecuencia específicos, mientras que los artefactos de parpadeo son de banda ancha y, por lo tanto, no interfieren generalmente con las respuestas a la frecuencia predefinida [73]. Por lo tanto, la corrección del parpadeo (o la eliminación de los ensayos con muchos parpadeos) no se realiza sistemáticamente en esos estudios (por ejemplo, [33, 78, 108]).



Análisis del dominio de la frecuencia


Los segmentos preprocesados se recortaron aún más para contener un número entero de ciclos de 1,5 Hz (es decir, el mayor divisor común de 6 y 7,5 Hz), comenzando después del desvanecimiento y hasta los 59,38 s (15.203 intervalos de tiempo). Los segmentos resultantes se promediaron por condición (es decir, segmentos con la misma combinación de categoría de estímulo y tasa de presentación) en el dominio del tiempo para preservar la fase compleja de la respuesta y reducir la actividad del EEG desfasada con la estimulación (es decir, el ruido). Las formas de onda promediadas se transformaron en el dominio de la frecuencia mediante una rápida transformación de Fourier (FFT), y el espectro de amplitud se calculó con una alta resolución espectral (0,017 Hz, 1/59,38 s), lo que dio lugar a una relación señal/ruido (SNR) muy alta [60, 73].


El EEG registrado contiene una señal a frecuencias que son múltiplos enteros (armónicos) de las frecuencias a las que se presentan las imágenes (6 Hz y 7,5 Hz) (por ejemplo, 6 Hz, 12 Hz, 18 Hz; 7,5 Hz, 15 Hz, 22,5 Hz, etc.). Utilizamos dos medidas para describir la respuesta en relación con el nivel de ruido: la relación señal-ruido (SNR) para visualizar mejor los datos (por ejemplo, [52]) y las amplitudes con corrección de base [75] para cuantificarla. Los espectros de la SNR se calcularon para cada electrodo dividiendo el valor de cada intervalo de frecuencias por el valor medio de los 20 intervalos de frecuencias vecinos (12 intervalos a cada lado, es decir, 24 intervalos, pero excluyendo los 2 intervalos directamente adyacentes y los 2 intervalos con los valores más extremos). Calculamos las amplitudes corregidas en la línea de base de una manera similar restando la amplitud media de los 20 bines vecinos. Para la visualización en grupo de los mapas topográficos (Fig. 3), calculamos los promedios de las amplitudes corregidas en la línea de base para cada condición y electrodo por separado.


Dado que la respuesta neuronal está típicamente distribuida en múltiples armónicos, y todas las frecuencias armónicas representan algún aspecto de la respuesta periódica, combinamos las amplitudes de respuesta a través de todos aquellos armónicos cuya amplitud de respuesta es significativamente más alta que la amplitud de los cubos de ruido circundantes (como se recomienda en Retter y Rossion [75]; ver también Rossion et al. [79]). Para definir los armónicos que estaban significativamente por encima del nivel de ruido, calculamos los espectros de puntaje Z en datos a nivel de grupo para cada frecuencia de estimulación [25, 41, 52, 80]. Promediamos los espectros de amplitud de la FFT a través de los electrodos en las regiones de interés (ROI) pertinentes sobre la base de los mapas topográficos y transformamos estos valores en Z-scores (es decir, la diferencia entre la amplitud en cada intervalo de frecuencias y la amplitud media de los 20 intervalos correspondientes, dividida por la DE de las amplitudes en estos 20 intervalos circundantes). Para 6 Hz, las puntuaciones Z eran significativas (es decir, Z > 2,32 o p < 0,01) hasta el quinto armónico (30 Hz), y para 7,5 Hz, las puntuaciones Z hasta el cuarto armónico (30 Hz) eran significativas. Excluimos el armónico compartido de 30 Hz y sumamos las amplitudes corregidas de base de los armónicos significativos para cada frecuencia y cada condición por separado. Por lo tanto, cuantificamos las respuestas neuronales de las partes superior e inferior a 6 Hz y a 7,5 Hz sumando las respuestas corregidas en la línea de base para los armónicos significativos: 6 Hz, 12 Hz, 18 y 24 Hz para la frecuencia de estimulación de 6 Hz; y 7,5 Hz, 15 Hz y 22,5 Hz para la frecuencia de estimulación de 7,5 Hz. Por lo tanto, se obtuvo un índice de saliencia neural por tipo de estímulo (es decir, parte superior frente a parte inferior) y por tasa de presentación.


Basándonos en la inspección visual de los mapas topográficos de ambos grupos (Fig. 3), identificamos una región de interés (ROI) en la que la señal era máxima y promediamos la señal en estos electrodos cercanos. El análisis de la respuesta a ambos tipos de estímulos se centró en una ROI occipital media que incluía Oz, Iz, O1 y O2 (Fig. 3).



Análisis estadístico


Analizamos las amplitudes corregidas en la línea base en el ROI en cada frecuencia de presentación para cada parte de la cara a nivel de grupo utilizando un modelo mixto lineal general bayesiano, basándonos en el paquete R (v 4.0.2, [18]) brms [11]. brms es un paquete de software que proporciona un cómodo frontal para STAN donde se ajustan los modelos bayesianos utilizando los métodos MCMC hamiltonianos [13]. En los modelos mixtos lineales generales bayesianos, hay que poner explícitamente distribuciones previas en los parámetros del modelo. Para los parámetros asociados a los efectos fijos, usamos una distribución normal previa con media 0 y desviación estándar 1. Para los parámetros de desviación estándar asociados a los efectos aleatorios, utilizamos una distribución seminormal previa con la media 0 y la desviación estándar 2. Para la desviación estándar residual, utilizamos una distribución seminormal previa con la media 0 y la desviación estándar 2. Utilizamos 4 cadenas de MCMC, cada una de las cuales incluía 8000 iteraciones, de las cuales 4000 se consideraron de calentamiento, lo que dio lugar a 16.000 muestras posteriores en las 4 cadenas. El algoritmo de muestreo fue NUTS (la variante No-U-Turn Sampler del Montecarlo Hamiltoniano). En comparación con los modelos de efectos mixtos de los frecuentadores, estas muestras anteriores actúan efectivamente como una forma de regularización que asegura que las estimaciones de los parámetros se mantengan dentro de límites razonables. Los datos se analizaron con un modelo mixto lineal general bayesiano utilizando las respuestas neuronales (es decir, las amplitudes sustraídas de la línea de base) como variables dependientes. La parte de la cara (superior vs. inferior) como un factor dentro de la materia y el grupo (ASD vs. TD) como un factor entre materias. Incluimos una intercepción aleatoria y una pendiente aleatoria para la parte de la cara por participante en el modelo. El modelo que ajustamos puede considerarse como un modelo "completo" (que incluye dos efectos principales y una interacción) que (en un marco ANOVA) se compararía con modelos "reducidos" para evaluar la presencia/ausencia de efectos principales y/o de interacción (mediante pruebas de proporción de probabilidad o comparando AIC/BIC). Como la comparación de los modelos bayesianos es una empresa compleja y no existe una aplicación sencilla para evaluar los efectos principales y de interacción, nos basamos aquí en las estimaciones de los parámetros del modelo completo para responder a nuestras preguntas de interés. Es decir, resumimos las distribuciones posteriores a través de varias comparaciones por pares, comparando, por ejemplo, si el tiempo de observación proporcional era mayor para la TD frente a la TEA (para el efecto principal del grupo), o si difería entre las partes de la cara superior e inferior (para el efecto principal de la parte de la cara), etc. De este modo, se evalúa la presencia de efectos principales y/o un efecto de interacción. Informamos de intervalos creíbles posteriores del 95% en estas comparaciones por pares para evaluar la presencia o la ausencia de un efecto.


Además, determinamos para cada participante si la respuesta a cada parte de la cara era significativamente mayor que el ruido circundante. El procedimiento fue el siguiente (por ejemplo, [25, 75, 96]): (1) se promedió el espectro de amplitud de la FFT bruta a través de los electrodos en el ROI, (2) se cortó en segmentos centrados en el bin de frecuencia objetivo y armónicos (es decir, 6, 12, 18 y 24 Hz o 7,5, 15, 22,5 Hz), rodeados por 20 bines vecinos a cada lado, (3) se sumaron los valores de amplitud a través de los segmentos de los espectros FFT, (4) el espectro FFT sumado se transformó en un z-score utilizando los 20 bines vecinos (ver arriba). Las respuestas de un participante determinado se consideraron significativas si la puntuación z en el binomio de frecuencia objetivo superaba 1,64 (es decir, p < 0,05 un-cola: señal > ruido).



Registro de seguimiento ocular


Los datos de seguimiento ocular se recogieron utilizando un rastreador ocular remoto basado en una pantalla Tobii X3-120 y el software Tobii Pro. La frecuencia de muestreo fue de 120 Hz. La precisión de la mirada binocular en condiciones ideales se estima en 0,24° de ángulo visual y la precisión de la mirada binocular en 0,4°. Sin embargo, para muchos experimentos estas condiciones ideales no se cumplen [59]. Con un rastreador ocular remoto, los participantes son libres de mover su cabeza dentro de la "caja de cabeza" que permite el rastreo ocular [59]. Debido a esta libertad de movimiento, así como al uso de poblaciones pediátricas y/o de pacientes, la precisión y la exactitud de los datos reales pueden diferir de los comercializados por los fabricantes. En el procedimiento de calibración estándar del Tobii X3-120, los participantes deben seguir un punto rojo que se desplaza por la pantalla, lo que produce un índice meramente cualitativo de la calidad de la calibración basada en la inspección visual. Para obtener una medida cuantitativa específica de la calidad de los datos de seguimiento ocular, se implementó un paradigma adicional de validación de la calibración, que precede al registro de los datos. En este procedimiento de calibración adicional, los participantes tenían que fijarse en el centro de nueve cruces de fijación consecutivos que aparecían en diferentes lugares de la pantalla. El cálculo del ángulo entre los vectores de la cruz de fijación mostrada frente al punto de mirada real produce un índice cuantitativo del ángulo de error (media y varianza) y la precisión resultante. Estos valores se utilizaron en el análisis para atribuir los puntos de mirada con mayor precisión a determinadas áreas de interés (AOI). En el caso de dos participantes (uno del grupo de TEA y otro del grupo de TD), no se registraron datos de seguimiento de la mirada debido a un fallo técnico.



Análisis de seguimiento ocular


En resumen, el análisis de seguimiento ocular implicó la asignación de fijaciones a áreas de interés predefinidas (AOI), el cálculo de los tiempos de búsqueda proporcional para cada una de las AOI, y la modelización de la dinámica de exploración de la cara temporal a lo largo de estas AOI.



Filtro de fijación, definición de áreas de interés (AOI), atribución de la mirada


Los datos de seguimiento ocular se analizaron mediante una serie de guiones MATLAB (Matlab 2019b, The Mathworks) hechos a medida (véase https://osf.io/mv45x/). Utilizamos el algoritmo I2MC (identificación por agrupación de 2 medios [37]), para filtrar los datos brutos de seguimiento ocular (es decir, eliminar el ruido aleatorio, interpolar los datos que faltan, identificar las fijaciones). En el presente estudio, los tres AOI (ojos, boca y nariz) se definieron utilizando el teselado de Voronoi de radio limitado (LRVT), ya que se ha demostrado que es el método más robusto en cuanto al ruido y más objetivo para definir los AOI para los estímulos faciales [36]. Además, definimos el área "fuera de los AOI" para que comprenda todos los puntos de fijación que no se asignaron a ninguno de los AOI.


Las fijaciones se atribuyen a los AOI mediante una ponderación de probabilidad, teniendo en cuenta la calidad de los datos específicos del sujeto, obtenida mediante el procedimiento adicional de validación de la calibración. Por cada punto de mirada, se atribuye una puntuación proporcional entre cero y uno a cada AOI (es decir, "ojos", "boca", "nariz" y "cara exterior"), de manera que la suma acumulativa de estas puntuaciones es igual a uno. El tamaño de esta puntuación indica la probabilidad de que el correspondiente AOI contenga efectivamente el punto de mirada registrado, teniendo en cuenta la calidad de los datos específicos del sujeto. La asignación de las puntuaciones proporcionales depende de una curva de campana bidimensional alrededor del punto de mirada con una desviación estándar igual al cuadrado medio de la raíz (RMS) registrada durante la validación de la calibración. Por consiguiente, la validación de la calibración determina la ponderación de la probabilidad de los AOI: una mejor calidad de los datos da lugar a puntos de muestra más concentrados alrededor del punto de mirada, y una calidad de datos más deficiente da lugar a puntos de muestra más dispersos. Dado que el algoritmo tiene en cuenta cada punto de mirada, así como la calidad de los datos, resulta ser un método fiable. Utilizamos el mismo método en [98]. Para cada AOI, se promedió la duración relativa de todos los puntos de fijación en los cuatro ensayos.



Análisis estadístico


Analizamos los datos de seguimiento ocular utilizando un modelo mixto lineal general bayesiano, basado en el paquete R brms [11]. De forma similar al análisis estadístico de los datos del EEG, utilizamos una distribución normal previa con una media 0 y una desviación estándar 1 para los parámetros asociados a los efectos fijos. Para los parámetros de desviación estándar asociados a los efectos aleatorios, utilizamos una distribución seminormal previa con la media 0 y la desviación estándar 2. Para la desviación estándar residual, utilizamos una distribución seminormal previa con la media 0 y la desviación estándar 2. Utilizamos 4 cadenas de MCMC, cada una de las cuales incluía 8000 iteraciones, de las cuales 4000 se consideraron de calentamiento, lo que dio lugar a 16.000 muestras posteriores en las 4 cadenas. El algoritmo de muestreo fue NUTS (la variante No-U-Turn Sampler del Montecarlo Hamiltoniano). El tiempo de observación proporcional se examinó con un modelo mixto lineal general bayesiano utilizando el área de interés (ojos, boca, nariz) como un factor dentro del sujeto, y el grupo (TEA vs. TD) como un factor entre sujetos. Incluimos una intercepción aleatoria y una pendiente aleatoria para la parte de la cara por participante en el modelo. Además, el enfoque del análisis fue idéntico al aplicado para los datos del EEG. Nos basamos en las estimaciones de los parámetros del modelo completo para responder a nuestras preguntas de interés. Resumimos las distribuciones posteriores mediante varias comparaciones por pares, comparando, por ejemplo, si el tiempo de observación proporcional era mayor para la TD frente al TEA (para el efecto principal del grupo), o si difería entre los ojos, la boca y la nariz (para el efecto principal del área de interés), etc. De esta manera, se evalúa la presencia de efectos principales y/o un efecto de interacción. Informamos de intervalos creíbles posteriores del 95% en estas comparaciones por pares para evaluar la presencia o la ausencia de un efecto.



Correlaciones entre el EEG, el seguimiento ocular y las Escalas de Respuesta Social


Para investigar la relación entre el EEG de marcado de frecuencia, las respuestas de seguimiento ocular y las Escalas de Respuesta Social, calculamos los coeficientes de correlación de rango de Spearman (paquete Corrplot en R [103]. Los valores de P fueron corregidos por FDR para múltiples comparaciones.



La dinámica de la exploración de la cara


Modelamos la dinámica temporal del comportamiento de la mirada usando los Modelos Observables de Markov (OMM), usando una implementación de pitón personalizada. Los OMM consisten en una matriz de transición T, donde el elemento Tij representa la probabilidad de encontrar un punto de fijación en AOI j en el tiempo t + 1, dado que el punto de fijación en t se encuentra dentro de AOI i. La propiedad Markov asume que esta probabilidad de transición es independiente de los estados anteriores. Para estimar los elementos de la matriz de transición T, contamos todas las transiciones de AOI i a AOI j para cada participante. En un paso de preprocesamiento, interpolamos los datos usando un ajuste de spline de segundo orden. Para cada participante, construimos una única matriz de transición.


Retuvimos los datos de fijación que estaban dentro de los cuatro AOI (ojo izquierdo, ojo derecho, nariz, boca) y eliminamos las fijaciones fuera de estos AOI construyendo un teselado Voronoi de radio limitado (con un radio máximo equivalente a 100 píxeles, véase el archivo adicional 1: Figura S1). Además, para eliminar los datos de los participantes que miran al borde de la imagen o fuera de ella, limitamos el conjunto de datos a los datos de fijación que caen dentro de la imagen de la cara, aplicando un margen de 50 píxeles desde el punto medio de la AOI (véase el corte vertical en Archivo adicional 1: Figura S1).


Para caracterizar completamente la dinámica de exploración de la cara, además de las probabilidades de transición del OMM, calculamos la duración media de la fijación, la amplitud sacádica media y la dispersión media intraparticipante [20]. La duración media de la fijación y la amplitud sacádica media se obtienen promediando las duraciones de fijación y las amplitudes sacádicas, respectivamente, que se dan en la salida de Tobii Pro, para los datos que caen dentro de los cuatro AOI. La dispersión intraparticipante se define como la distancia euclidiana media entre todos los datos de un ensayo.


La significación estadística de la diferencia en los patrones de exploración dinámica entre el grupo de TEA y TD se calcula utilizando una prueba de MANOVA en los elementos de la matriz de transición del OMM y las tres características adicionales de exploración facial. Eliminamos la última columna de la matriz de transición, ya que estos elementos inducen la multicolinealidad debido a la condición de normalización (cada fila suma a 1). Por lo tanto, construimos un vector de propiedad para cada participante que contiene las 12 entradas de la matriz de transición, la duración media de fijación, la amplitud sacádica media y la dispersión media intraparticipante. En consecuencia, cada uno de los vectores resultantes contenía 15 rasgos que caracterizaban el comportamiento dinámico de la mirada de un participante. A continuación, las 15 entradas se normalizaron de forma independiente del grupo (entre los participantes) en una distribución con una media 0 y una desviación estándar de 1, para eliminar cualquier dependencia de las escalas elegidas. Como resultado, los vectores de propiedad reales contenían los z-scores de las características respectivas. Por último, para tener en cuenta la fuerte correlación entre estas 12 características, llevamos a cabo un análisis de componentes principales (PCA) independiente del grupo, con un corte de la razón de varianza explicada de 0,98. Este último corresponde a la retención de 13 componentes principales, utilizando los valores por defecto del paquete scikit-learn (v 0.22.1, [65]), lo que resulta en la retención de 13 componentes principales ortogonales. Sobre la base del método del factor atípico local, se detectaron dos participantes (del grupo TEA) como valores atípicos y, por consiguiente, se eliminaron del análisis de comparación del grupo MANOVA.


Para el análisis de clasificación a nivel individual, optamos por un análisis discriminante lineal (LDA), aplicado a las 15 características de los datos. Elegimos LDA ya que el modelo es simple y da una estimación robusta incluso sin ajustar ningún hiperparámetro.



Resultados


No hay diferencia de grupo en el desempeño de las tareas ortogonales


No observamos diferencias de grupo en la tarea de detección de cambios de color en el comportamiento, lo que sugiere un nivel de atención similar a lo largo de los experimentos. Este resultado está en línea con estudios previos de marcado de frecuencia que comparan niños en edad escolar con TEA y niños con desarrollo típico [93, 96, 98]. Ambos grupos mostraron precisiones entre 95 (SD = 0,6%) y 97,7% (SD = 0,1%) con tiempos de respuesta medios entre 0,49 (SD = 0,008) y 0,46 (SD = 0,002) segundos, para TEA y TD, respectivamente. Los análisis estadísticos (pruebas t de dos caras) no mostraron diferencias significativas entre el grupo de TEA y el grupo de TD (precisión: t(38) = - 1,25, p = 0,11; tiempos de respuesta t(38) = 1,32, p = 0,097).



No hay reducción de la salinidad de los ojos o aumento de la salinidad de la boca en las respuestas neuronales en TEA


Observamos respuestas de EEG marcadas con frecuencia para las dos mitades de la cara en la región occipital media de interés (ROI) (véase la Fig. 2 para el SNR, la Fig. 3 para las distribuciones del cuero cabelludo y las amplitudes de respuesta promediadas y la Fig. 4 para las diferencias posteriores de los efectos). Los análisis a nivel individual indicaron que, a pesar del breve tiempo de registro, todos los participantes mostraron respuestas significativas en las mitades superior e inferior de la cara.




Fig. 2



Relación señal-ruido (SNR) Espectros EEG de las diferentes condiciones, promediados sobre los electrodos de la región occipital de interés (O1, O2, Iz, Oz). En a, la parte inferior de la cara se presentó a 6 Hz (círculos rellenos) y la parte superior a 7,5 Hz (círculos abiertos), mientras que en b la parte inferior de la cara se presentó a 7,5 Hz (círculos abiertos) y la parte superior a 6 Hz (círculos rellenos). Las frecuencias se contrarrestaron. Se pueden observar picos claros de SNR en las frecuencias de interés (y armónicos)



Fig. 3



a Distribución en el cuero cabelludo de la señal del EEG durante el marcado de frecuencias (amplitudes de la línea de base sustraídas en µV). Para cada grupo se muestran las respuestas neuronales marcadas en frecuencia a las partes de la cara que se presentan periódicamente, así como la respuesta diferencial para la parte de la cara "superior" menos la "inferior". El análisis de la respuesta a ambos tipos de estímulos se centró en una región occipital de interés (O1, O2, Iz, Oz), indicada con los círculos abiertos en la topografía de la parte superior del cuero cabelludo izquierdo. b Promedio de las amplitudes sustraídas de la línea de base para cada condición de estímulo (parte superior de la cara frente a la parte inferior de la cara) para cada grupo. La media, SEM y los datos de cada sujeto se muestran en negro y naranja para el grupo ASD y TD, respectivamente. En azul, los boxplots representan las medias y los rangos intercuantiales de las estimaciones posteriores del modelo bayesiano



Fig. 4



Visualizaciones de las distribuciones posteriores de los efectos (comparaciones por pares) de las respuestas del EEG neural. Los puntos negros muestran la media posterior del efecto condicional; las barras y líneas horizontales denotan los intervalos creíbles posteriores del 95%. En el eje Y, los efectos se clasifican desde la mayor a la menor diferencia posterior. Un efecto se considera significativo si 0 no se encuentra dentro del intervalo creíble del 95% de la diferencia posterior. Por ejemplo, en la primera línea, la boca de TD-ASD presenta la distribución posterior de la diferencia entre la respuesta neural del grupo de TD y el grupo de ASD a la boca. Para este efecto de la condición, el intervalo creíble del 95% contiene 0. Por lo tanto, no podemos rechazar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre las condiciones




A nivel de grupo, los análisis estadísticos no mostraron ningún efecto principal significativo del Grupo. En promedio en ambas partes de la cara, los participantes del grupo de TD tuvieron respuestas de EEG ligeramente mayores que los participantes del grupo de ASD (TD: 2,01 µV, ASD: 1,46 µV; IC del 95% de la diferencia = [- 1,33; 0,17]). No se observó ningún efecto principal significativo de la parte de la cara (parte superior: 1,59 µV, parte inferior: 1,88 µV; IC del 95% de la diferencia = [- 0,72; 0,15]).


Considerando los efectos de interacción entre el grupo y la parte de la cara, no se observó ninguna diferencia significativa en la amplitud de las respuestas neuronales para la parte superior en el grupo de TD (1,68 µV) en comparación con el grupo de ASD (1,50 µV) (IC del 95% de la diferencia = [- 0,85; 0,45]), ni para la parte inferior (TD = 2,34 µV, ASD = 1,42 µV; IC del 95% de la diferencia = [- 2; 0,081]).


Descomponiendo la interacción de la otra manera (es decir, las diferencias entre las partes de la cara dentro del grupo), los participantes del grupo de ASD no tuvieron respuestas neuronales significativamente mayores a ninguna de las partes de la cara (parte superior = 1,50 µV, parte inferior = 1,42 µV; IC del 95% de la diferencia = [- 0,52; 0,72]). En el grupo de TD, la respuesta neuronal a la parte inferior (2,34 µV) es significativamente mayor que la respuesta a la parte superior (1,68 µV) (IC del 95% de la diferencia = [0,03; 1,28]).


Finalmente, calculamos las diferencias entre cada efecto de interacción por pares (¿Es la diferencia entre las partes de la cara en el grupo de TD más fuerte que en el grupo de ASD?) Las diferencias entre las partes de la cara no difirieron entre los grupos (95% CI de la diferencia = [- 0,135; 1,64]), lo que indica que no hay pruebas de que los patrones de las respuestas neuronales sean diferentes entre los grupos.


Ambos grupos miran más a los ojos que a la boca y los tiempos de mirada proporcionales a estas partes no difieren entre los grupos

El análisis de la calidad de los datos de seguimiento de los ojos revela ligeras diferencias entre los grupos. El ángulo de error medio fue significativamente mayor en el grupo ASD (0,56° ± 0,06°) que en el grupo TD (0,40° ± 0,046°) (t(39) = - 2,14, p = 0,038). Sin embargo, la media cuadrática de este ángulo no difirió entre los grupos (ASD: 0,68 ± 0,19, TD: 0,64 ± 0,63; t(39) = - 0,24, p = 0,41).


Ambos grupos de participantes miraron con relativa frecuencia fuera de la cara AOI (Fig. 5 y Archivo adicional 1: Figura S1). Este tiempo de observación proporcional fuera de la cara fue diferente entre los grupos: TD: 16%, SEM = 0.036; ASD: 35%, SEM = 0.063, t(39) = 2.81, p = 0.008.



Fig. 5




a Visualización del teselado de la AOI de Voronoi en un estímulo facial de ejemplo. Los mapas de calor del tiempo de observación promediaron sobre todos los participantes del grupo de ASD (izquierda) y el grupo de TD (derecha). El mapa de calor representa el tiempo de observación de un determinado píxel en relación con el tiempo máximo de observación. b La media, el SEM y los datos de los sujetos individuales de los tiempos de observación proporcionales a los rasgos faciales de cada grupo se muestran en negro y naranja para el grupo ASD y TD, respectivamente. En azul, los boxplots representan las medias y los rangos intercuantiales de las estimaciones posteriores del modelo bayesiano




Los resultados del análisis del modelo mixto bayesiano se presentan en las Figs. 5 y 6. En cuanto a los puntos de mirada que caen en los AOI de la cara, el análisis bayesiano reveló que no había un efecto principal de grupo. En promedio, en todas las partes de la cara, los participantes del grupo de TD tuvieron tiempos de mirada proporcionales ligeramente más altos que los participantes del grupo de ASD (TD: 28,3%, ASD: 21,7%; IC del 95% de la diferencia = [- 13,4%; 0,001%]). Se observó un efecto principal de área de interés. Es decir, en todos los grupos se miraron más los ojos (43,4%) que la boca (8,5%) (IC del 95% de la diferencia = [26,9%; 43%]). Los ojos también se miraron más que la nariz (23,1%; IC del 95% de la diferencia = [12,4%; 28,7%]). En tercer lugar, la nariz se miraba más que la boca (95% de la diferencia = [6,3%; 22,6%]).



Fig. 6



Visualizaciones de los efectos posteriores de los datos de seguimiento de los ojos. Los puntos negros muestran la media posterior del efecto condicional; las barras y líneas horizontales denotan los intervalos creíbles posteriores del 95%. Se considera que un efecto es significativo si el 0 no se encuentra dentro del intervalo creíble del 95% de la diferencia posterior. La interpretación de la figura es similar a la de la Fig. 4




Según muestra la figura y considerando los efectos de interacción entre el grupo y la parte de la cara, no hubo diferencia en la cantidad de tiempo dedicado a mirar los ojos en el grupo de TD (41,2%) en comparación con el grupo de ASD (45,8%) (IC del 95% de la diferencia = [- 6,5%; 15,8%]), ni para mirar la boca (TD: 11,8%; ASD: 5,1%; IC del 95% de la diferencia = [- 18,1%; 4,7%]). Hubo una diferencia significativa entre los grupos en cuanto al tiempo dedicado a mirar la nariz (DT: 31,8%; TEA: 13,8%; IC 95% de la diferencia = [6,6%; 29,8%]).


Rompiendo la interacción de la otra manera (es decir, las diferencias entre las partes de la cara dentro del grupo), los participantes del grupo de ASD miraron significativamente más a los ojos (45,8%) que a la nariz (13,9%) (IC del 95% de la diferencia = [20,5%, 43,4%]). Este efecto no fue significativo en el grupo de DT (ojos: 41,1%, nariz: 31,8%, IC del 95% de la diferencia = [- 1,9%; 20,6%]). Los participantes del grupo de TD miraron más a la nariz (31,8%) que a la boca (11,8%) (IC del 95% de la diferencia = [8,6%; 31,3%]). Este efecto no fue significativo en el grupo de TEA (nariz: 13,9%, boca: 5,1%; IC del 95% de la diferencia = [- 20,1%; 3,2%]). Los participantes del grupo de ASD miraron más a los ojos que a la boca (IC del 95% de la diferencia = [29,1%; 51,9%]). El mismo patrón se mantuvo para los participantes del grupo de DT (IC del 95% de la diferencia = [18,4%; 40,6%]).


Finalmente, como la diferencia entre significativa y no significativa no es necesariamente significativa, calculamos las diferencias por pares entre cada efecto de interacción por pares (por ejemplo, ¿la diferencia de grupo para los ojos es más fuerte que para la boca?). Las diferencias grupales en el tiempo de observación no difirieron entre los ojos y la boca (95% CI de la diferencia = [- 4,7%; 27,3%]) ni entre la boca y la nariz (CI = [- 5%; 27,9%]), pero el tiempo de observación de los ojos frente a la nariz fue diferente entre los grupos (CI = [6,7%; 38,5%]).



La dinámica de la exploración facial difiere entre los grupos: más exploración en el grupo de TEA (ASD en inglés)


La matriz de transición media (sobre todos los participantes) de los modelos OMM se muestra en la Fig. 7a. Esta matriz indica que en la mayoría de los pasos de tiempo subsiguientes, el punto de fijación permanece dentro del mismo AOI. Esto puede observarse en las probabilidades de los elementos a lo largo de la diagonal, que son cercanas a 1. Como cabe esperar, la transición de los ojos a la boca y viceversa se alcanza principalmente pasando primero por la nariz AOI, que se refleja en T (ojos → boca) cerca de 0. Además, observamos que es más común la transición de la nariz a los ojos que de la nariz a la boca AOI. Esto concuerda con la observación de la Fig. 5 de que el tiempo de mirada proporcional al AOI de la boca es generalmente bajo.



Fig. 7



a Matriz de transición media para todos los participantes. La escala de colores es logarítmica para mayor claridad. Los valores de los elementos diagonales son altos (casi se acercan a 1), lo que indica que hay una alta probabilidad de mantener la mirada en el mismo AOI. b Boxplots de las probabilidades de transición entre los diferentes AOI para cada grupo. Los recuadros se extienden desde los valores del cuartil inferior al superior. La mediana de cada grupo está representada por las líneas naranjas. Nótense las diferencias en la escala del eje Y




En la Fig. 7b, cada una de estas probabilidades de transición se representa para el grupo de TD y el de ASD por separado. Aquí, la diferencia de grupo más importante se sitúa a lo largo de la diagonal, donde observamos que la probabilidad de mantener la mirada dentro del mismo AOI en pasos de tiempo posteriores es mayor en el grupo de TD que en el de ASD. Por el contrario, a partir de los elementos fuera de la diagonal, se observa que la probabilidad de transición entre diferentes AOI es mayor en el grupo de ASD que en el de TD. En la figura 8 se observan efectos similares, que muestran que la duración de la fijación es mayor en el grupo de la TD, mientras que la amplitud sacádica y la dispersión intraparticipante son mayores en el grupo de la ASD.



Fig. 8



Boxplots de duración de la fijación, amplitudes sacádicas y la dispersión intra-participante por grupo (en todos los AOI)




Más concretamente, observamos en la diagonal del bloque superior izquierdo de la Fig. 7b (que contiene los cuatro elementos T(ojo → eye)) que en el grupo TD la probabilidad de mantener una mirada dentro del mismo AOI en pasos de tiempo posteriores es mayor que en el grupo ASD. En el grupo ASD, la probabilidad de transición entre los ojos en pasos de tiempo subsiguientes es mayor que en el grupo TD. A continuación, consideramos la tercera fila, que contiene las probabilidades condicionales de transición de la boca a los cuatro AOI. Nuevamente, observamos que la mirada del grupo de TD tiene una mayor probabilidad de permanecer dentro de la boca AOI, mientras que en el grupo de ASD las probabilidades de transición a otro AOI son mayores. La última fila contiene la probabilidad condicional de transición de la nariz a los cuatro AOI y muestra que nuevamente el grupo TD mantiene la mirada fija, mientras que el grupo ASD tiende a la transición a otros AOI.


En resumen, estos resultados sugieren que el grupo ASD muestra un comportamiento de mirada dinámica más exploratoria en comparación con el grupo TD. Para probar estadísticamente si el comportamiento dinámico de la mirada es significativamente diferente entre los dos grupos, llevamos a cabo un MANOVA. Primero, para manejar las fuertes correlaciones en los datos (de las 15 características: 12 elementos de transición de Markov, y 3 medidas adicionales), se aplica una reducción del PCA. Los resultados de este MANOVA confirman que hay una diferencia significativa en las trayectorias de exploración facial entre el ASD y el grupo TD (F(12,28) = 3,1, p = 0,022).


Para determinar la separabilidad individual basada en el enfoque OMM (con las tres medidas adicionales), construimos un modelo de clasificación utilizando el análisis discriminante lineal (LDA) sobre los z-scores de las 15 características originales (no los componentes PCA). Encontramos una precisión de clasificación del 72% basada en un análisis de deja-de-fuera (con una precisión trivial del 53,8%). Esto implica que hay un 72% de posibilidades de predecir correctamente la pertenencia a un grupo basado en la dinámica de exploración de la cara. Para determinar la significación estadística de este resultado, realizamos la prueba de clasificación de "dejar-uno-fuera" 10.000 veces a través de una prueba de permutación. De esta manera, en cada prueba de permutación, cambiamos al azar las etiquetas y realizamos la validación de "dejar-uno-fuera". Cada clasificación incluye la estandarización de las características de los datos (determinando la media y la desviación estándar en el conjunto de entrenamiento) y el ajuste del modelo LDA en el conjunto de entrenamiento. Obtuvimos p = 0,006, lo que implica que la probabilidad de obtener al menos un 72% de clasificación correcta con etiquetas aleatorias es del 0,6%.



El EEG y el seguimiento ocular están correlacionados


En general, a lo largo de toda la duración del ensayo, los tiempos proporcionales de mirada a los ojos y la amplitud de la respuesta del EEG marcado con frecuencia para la mitad superior de la cara estuvieron significativamente correlacionados en ambos grupos (TD: ρ = 0,51, p = 0,01; ASD: ρ = 0,61, p = 0,01) e indica que los individuos que miran más a los ojos también muestran mayores respuestas neuronales para la mitad de la cara con los ojos. De la misma manera, los tiempos de mirada proporcional a la boca y la respuesta del EEG a la mitad inferior se correlacionaron significativamente en el grupo de TD (ρ = 0.58, p = 0.01). Sin embargo, en el grupo de ASD, esta asociación no alcanzó la significación (ρ = 0.2, p = 0.71). Esto implica que las respuestas neuronales para la región de la boca sólo son impulsadas marginalmente por el tiempo que se pasa mirando la región de la boca en el grupo de ASD. En el grupo de ASD, mirar más fuera de la cara se asoció significativamente con mirar menos a los ojos (ρ = - 0.79, p < 0.001) y a la nariz (ρ = - 0.69, p = 0.02), así como con respuestas EEG más bajas a los ojos (ρ = - 0.72, p < 0.001) y a la boca (ρ = - 0.56, p = 0.01). Mirando la nariz y el EEG, las respuestas para la boca se correlacionaron significativamente en el grupo de ASD (ρ = 0.66, p = 0.01). Nótese que el AOI de la nariz está situado en la interfaz de las mitades superior e inferior de la cara parpadeante. Estas correlaciones no fueron significativas en el grupo de TD. En el grupo TD, mirar más a la nariz estaba significativamente correlacionado con las respuestas del EEG inferior a la mitad superior (ρ = - 0,52, p = 0,02).



Correlaciones entre las medidas de la tarea y la escala de respuesta social


En el grupo de TD, pero no en el grupo de TEA, encontramos una correlación significativa entre mirar fuera de los AOIs faciales y una mayor puntuación total de SRS (ρ = 0,68, p < 0,001). En ninguno de los grupos, observamos correlaciones significativas entre la Escala de Respuesta Social, y los tiempos de búsqueda proporcional para los ojos o la boca, o las respuestas neuronales a la parte superior vs. inferior de la cara (todos p > 0,05).



Discusión


No hay pruebas de diferencias entre grupos en cuanto a los tiempos de búsqueda proporcionales y las respuestas neuronales a la región de los ojos frente a la boca.


A menudo, las personas con TEA no hacen el tipo de contacto visual que otros generalmente esperan. Estas anomalías de la mirada se han estudiado típicamente con el seguimiento ocular, permitiendo la medición de la atención visual manifiesta a través de registros de fijación. El presente estudio fue motivado por el hecho de que el rastreo ocular impide medir el procesamiento de los estímulos fuera del foco de la atención visual manifiesta. Por lo tanto, además de medir los procesos manifiestos con el rastreo ocular, utilizamos el EEG de marcado de frecuencia para estudiar el procesamiento facial encubierto en niños con TD y TEA. Es importante señalar que este enfoque de marcado de frecuencia permite vigilar la intensidad de las respuestas neuronales a múltiples estímulos, también los que están fuera del foco de atención manifiesta. Los cambios en la amplitud del EEG de los marcadores representan cambios neurales dinámicos relacionados con el procesamiento del estímulo de conducción. Más concretamente, presentamos imágenes de las partes superior e inferior de la cara a 6 Hz y 7,5 Hz o viceversa para cuantificar la prominencia neural del procesamiento de la región ocular frente a la región de la boca de una cara.


En general, las medidas clásicas de seguimiento ocular (tiempos de mirada proporcionales) y las respuestas neuronales no mostraron ningún apoyo a la hipótesis del "exceso de boca/ mirada ocular disminuida" en la TEA. En particular, en lo que respecta al comportamiento de la mirada, ambos grupos miraron más tiempo a los ojos que a la boca, y no observamos diferencias entre los grupos en cuanto a la duración de la fijación a estas características. Sorprendentemente, en lo que respecta a los datos neuronales, el patrón del EEG fue en gran parte inesperado. En primer lugar, porque en los participantes del TD, la parte inferior de la cara con la boca evocaba respuestas neurales significativamente mayores que la parte superior con los ojos, aunque los individuos miraban más a la región de los ojos que a la de la boca. En segundo lugar, porque las diferencias de saliencia neural entre la parte superior con los ojos y la parte inferior con la boca no surgieron para el grupo de TEA, sino que estaban presentes para el grupo de TD. Por último, en lo que respecta a la asociación entre el comportamiento de la mirada y las respuestas neuronales, observamos que las diferencias individuales en los tiempos de la mirada a la mitad superior de la cara estaban significativamente correlacionadas con las diferencias individuales en la respuesta del EEG marcado con frecuencia a la misma mitad de la cara en ambos grupos. Asimismo, el aumento del tiempo de observación en la región de la boca se asoció con una mayor respuesta del EEG en la mitad inferior de la cara, pero esta asociación sólo alcanzó significación en el grupo de TD.


A pesar de la popularidad de la hipótesis del "exceso de boca y disminución de la mirada" en la TEA, no encontramos ninguna evidencia empírica de ello. Esta falta de evidencia empírica está en línea con varios estudios y meta-análisis individuales sobre la mirada preferencial en los TEA (por ejemplo, [27, 30, 31, 50, 64]), los cuales encontraron poco apoyo para esta atractiva hipótesis. Como se mencionó en la introducción, en todos esos estudios, el comportamiento de búsqueda y los resultados incoherentes se han relacionado con varios factores, como el grado de gravedad de los síntomas, el uso de muestras de participantes pequeñas y heterogéneas, las diferencias en las medidas de resultados, las diferencias en las características de los estímulos y las tareas, etc. Asimismo, nuestros hallazgos de observación pueden estar determinados por varios factores inherentes al experimento o al grupo de participantes. En primer lugar, nuestro experimento implicó la presentación de caras neutras sin rasgos externos como el pelo y las orejas. Si bien este tipo de estímulos determina el control de las propiedades de los estímulos de bajo nivel, no son muy válidos desde el punto de vista ecológico. Es posible que el uso de otros estímulos faciales más realistas (por ejemplo, incrustados en una escena naturalista) o de rostros expresivos hubiera dado resultados diferentes. En segundo lugar, se sabe desde los primeros estudios de seguimiento ocular que las exigencias de la tarea y el contexto influyen en el comportamiento de la mirada [106]. Por lo tanto, al utilizar tareas de procesamiento activo de rostros o al utilizar estímulos que muestran interacciones sociales que requieren un comportamiento particular de la mirada, podríamos haber observado resultados diferentes. En tercer lugar, el uso de una muestra de participantes bien seleccionada, bien emparejada y homogénea en cuanto a edad, sexo, coeficiente intelectual y estado de diagnóstico aseguraba que cualquier diferencia observada entre los grupos, si se encontraba, estaría relacionada con la sintomatología de los TEA y no con otros factores. Sin embargo, por otra parte, cabe preguntarse si los resultados actuales pueden generalizarse a otras muestras o si otras muestras pueden haber revelado diferencias de grupo en el tratamiento de los rostros. No obstante, a pesar de todos estos factores potencialmente formadores, la ausencia de evidencia de la hipótesis del "exceso de boca / mirada disminuida" en los TEA en nuestro estudio se suma a una lista creciente de estudios, lo que sugiere que esta no es una hipótesis válida. A este respecto, es importante señalar que en múltiples exámenes recientes se llegó a la conclusión de que las pruebas empíricas de la hipótesis del "exceso de boca/la mirada disminuida" en los trastornos del espectro autista son muy limitadas, incluso cuando se utilizan escenas más realistas y dinámicas en muestras de múltiples participantes (que van desde lactantes hasta adultos y desde individuos de bajo funcionamiento hasta individuos de alto funcionamiento) (por ejemplo, [27, 30, 31, 50, 64]). Así pues, aunque las anomalías en el uso social del contacto visual constituyen uno de los principales síntomas clínicos de la TEA (DSM-5; [2]), ello no debe implicar necesariamente que se aplique a todos los individuos con el diagnóstico. Además, es sólo una suposición impulsada por un estudio pionero inicial [48] de que el uso anormal del contacto ocular en la vida cotidiana se manifestaría en situaciones de laboratorio en forma de disminución de la mirada a los ojos y aumento de la mirada a la boca. A este respecto, el reciente movimiento de utilización de modelos de la vida real en la investigación podría arrojar luz sobre esta cuestión (por ejemplo, [12, 71]). Por ejemplo, se ha demostrado que, en los neurotípicos, el contacto ocular directo con un modelo de la vida real aumentó la conductividad de la piel (un sustituto de la excitación por el estrés) con mayor fuerza que la mirada directa de un modelo grabado en vídeo [71].


La razón por la que el contacto visual puede ser atípico en (algunos) individuos con TEA es actualmente desconocida. Es probable que la experiencia del contacto visual varíe entre la población autista. La TEA refleja un espectro heterogéneo, por lo que algunos individuos con TEA pueden ser indiferentes al contacto visual, mientras que otros pueden experimentarlo como desagradable o intrusivo. Muchas terapias de autismo alientan a los niños y adultos a hacer contacto visual. Para diseñar el enfoque de intervención más óptimo, es importante entender si los clínicos están enseñando a las personas con TEA a prestar atención a algo que no les interesa o que les hace sentir incómodos. Aunque no pudimos responder completamente a esta pregunta, nuestro estudio con el enfoque combinado de rastreo ocular y EEG sugiere que mirar a los ojos no es particularmente incómodo o atípico para el grupo de TEA. En primer lugar, porque los participantes con TEA pasan una cantidad similar de tiempo mirando a la región de los ojos. En segundo lugar, porque aquí demostramos que los individuos con TEA muestran una respuesta de EEG neural muy similar a esta región ocular específica. Si mirar a los ojos hubiera sido irrelevante o altamente incómodo para los individuos con TEA, se habría esperado una respuesta EEG más baja o más alta respectiva, incluso cuando el tiempo de mirada proporcional es idéntico. Se podría argumentar que la respuesta neuronal idéntica a la mirada en el grupo de TEA puede ser el resultado de combinar un subgrupo de bajas respuestas indiferentes con un subgrupo de altas respuestas hipersensibles, pero este patrón hipotético no está respaldado por la inspección de las variaciones del grupo ni de los datos de los sujetos individuales. Por consiguiente, sobre la base de los datos actuales del EEG obtenidos con las caras neutras marcadas con frecuencia, tenemos que concluir que la mirada directa no se experimenta de manera diferente en los chicos con TEA. Este hallazgo se alinea con un estudio que investiga la modulación de la respuesta del sistema nervioso autónomo (SNA) basada en la mirada directa, mostrando una modulación similar de las respuestas de la pupilometría en la TEA que en los controles ([62], pero véase [45]). Evidentemente, como ocurre en la mayoría de las investigaciones sobre procesamiento facial, el presente estudio se limitó a procesar estímulos faciales no interactivos bastante artificiales, lo que no impide que se sigan observando diferencias de grupo más robustas en el procesamiento (neural) del contacto ocular en las interacciones diádicas en la vida real.



Respuestas neuronales más grandes para las mitades de la cara inferior vs. superior en los participantes de la TD


A pesar de mirar más a la región de los ojos que a la de la boca, los participantes en la TD mostraron respuestas neuronales más grandes para la mitad inferior de la cara que muestra la región de la boca. Varios factores pueden explicar esta observación. En primer lugar, la superficie total de la cara que está marcada con la frecuencia es ligeramente mayor para la mitad inferior de la cara que para la mitad superior (alrededor del 3,5%). En segundo lugar, puede haber más similitud física entre las diferentes mitades superiores que las mitades inferiores de la cara que aparecen durante una secuencia de estimulación. En tercer lugar, puede haber una ventaja en el procesamiento de las formas en el campo visual inferior frente al superior [84]. Por último, los participantes en la DT miraron durante mucho tiempo la región de la nariz, lo que puede explicar este patrón. En todos los participantes, el hecho de mirar la nariz está relacionado con respuestas neuronales más grandes a la boca (nótese que la correlación no alcanza la significación en el grupo de TD, presumiblemente debido a los pocos puntos de datos). Además, los controles del TD miran más abajo en el AOI de la nariz, más cerca de la boca (Fig. 5). En conjunto, estos resultados indican que, si bien las diferencias individuales en la amplitud de las respuestas neuronales están parcialmente determinadas por las fijaciones, las respuestas neuronales marcadas con frecuencia miden además la atención encubierta. Esto también se ilustra en un estudio de de Vries y Baldauf [24]: Mientras que la fijación permaneció constante (en la nasion), la atención de arriba hacia abajo a la mitad superior o inferior de las caras aumentó la respuesta MEG marcada con frecuencia a esa parte respectiva. Además, al combinar estas respuestas con la RMNf, descubrieron que las respuestas neurales marcadas con frecuencia a la boca se medían sobre todo en la zona de la cara occipital (OFA), mientras que las respuestas a los ojos se medían en la OFA y el surco temporal superior (STS). En el presente estudio, las respuestas a ambas mitades de la cara fueron máximas en las áreas occipitales, lo que posiblemente sugiere que la actividad del STS a los ojos no fue captada por los electrodos del cuero cabelludo, lo que llevó a respuestas inferiores a la mitad superior de la cara con los ojos.



El contacto ocular atípico en la TEA se refleja en un estilo de exploración facial más exploratorio


Al sondear los patrones temporales individuales en los datos de seguimiento ocular, observamos diferencias significativas de grupo en las dinámicas de exploración de caras que predijeron la pertenencia individual al grupo con una precisión del 72%, p = 0,06. La dinámica de exploración de caras individuales implicó matrices de transición de fijación obtenidas de los modelos observables de Markov (OMM), la duración media de fijación, la amplitud sacádica y la dispersión. Específicamente, observamos que el grupo TEA utilizó una estrategia de exploración facial más exploratoria y menos estable en comparación con el grupo TD. Estos resultados contradicen los estudios anteriores que encontraron menos exploración y más persistencia visual en la TEA [32, 76, 91]. Sin embargo, en estos otros estudios, la exploración de la mirada se investigó en escenas dinámicas, en interacciones cara a cara o en imágenes de escenas cotidianas. En nuestro estudio, por el contrario, se presentaron rostros estáticos y aislados sin características externas y sin exigencias de tareas particulares. Estas características pueden tener un comportamiento exploratorio potencialmente limitado en general, como puede observarse también en la Fig. 7, en la que los valores a lo largo de la diagonal son grandes. En línea con nuestro hallazgo de más exploración de la mirada en el grupo de TEA, otros estudios también encontraron duraciones de fijación reducidas en niños de edad escolar con TEA y en bebés de 6-9 meses de edad con alto riesgo de TEA en comparación con los controles de TEA [43, 46, 57, 101]. Si bien observamos diferencias significativas entre los grupos en cuanto a la exploración facial, la precisión de la asignación de la pertenencia al grupo es sólo moderada. Especialmente cuando se tiene en cuenta la tasa base de ocurrencia de TEA [1 de cada 59 niños según las estimaciones más recientes del Centro para el Control de Enfermedades (CDC; [4]; pero ver [29]), no hay mucha evidencia de que se pueda proporcionar un poderoso instrumento de exploración basado en estas características. Aún así, estos resultados subrayan el valor de tener en cuenta la dinámica temporal de los datos de seguimiento ocular. Por ejemplo, el hecho de que los participantes del grupo de TEA cambien la mirada con mayor frecuencia en comparación con los controles de TD podría sugerir un contacto ocular atípico, incluso cuando el tiempo total de observación de los ojos es el mismo. Dado que este es el primer estudio que utiliza los OMM para sondear la dinámica facial en los TEA, los estudios posteriores deberían evaluar la posibilidad de generalizar este resultado a otros estímulos y participantes.


La observación de que los participantes en el grupo de TEA cambian con mayor frecuencia entre diferentes AOI podría estar relacionada con la estrategia de percepción facial más basada en las características que a menudo se informa en los TEA, en contraste con la estrategia de procesamiento facial configurada u holística empleada por los individuos neurotípicos (por ejemplo, [8]). Los participantes en el grupo de TD miran sobre todo a los ojos y la nariz, y por lo general siguen fijando la misma AOI. Este punto entre los ojos y la nariz está relacionado con el "punto de fijación óptimo/preferido" para una serie de tareas de percepción facial [67] y también se ha demostrado que es el primer punto de fijación preferido en las interacciones sociales libres [69]. Los participantes del grupo de TEA generalmente miran un poco más alto alrededor de los ojos y tienden a cambiar más a menudo entre los rasgos faciales, lo que posiblemente refleja un estilo perceptivo menos configurado y más basado en los rasgos. También se observó una estrategia de percepción facial más basada en los rasgos y menos holística en un estudio anterior de EEG con esta misma muestra de participantes [96]. Allí encontramos un fuerte efecto de inversión facial para la discriminación implícita de la identidad facial en el grupo de TD, mientras que este efecto de inversión estaba ausente en el grupo de TEA, lo que apuntaba hacia un estilo perceptivo facial menos configurable y más basado en los rasgos.



Atención abierta vs. encubierta a los rostros


Los participantes del grupo de TEA también miran más allá de la cara. Este hallazgo está en línea con la literatura, por ejemplo, con otros hallazgos [5, 50, 61, 98]. Esto podría reflejar el hecho de que no particularmente los ojos, sino toda la cara en general se percibe como menos atractiva o incluso amenazante y por lo tanto se evita. Aunque las respuestas neuronales no se ajustan a esta interpretación (no hay diferencias entre los grupos en cuanto a las respuestas neuronales), podría ser que los participantes del grupo de TEA miraran ligeramente al lado de la cara, a los bordes. (Esto también puede verse en la Fig. 5.) Así que abiertamente podrían no mirar a las caras, pero secretamente todavía parecen procesar las caras en la misma medida. En este estudio, un rectángulo rodeó las imágenes de las caras y los participantes fueron instruidos para presionar un botón cuando el color del rectángulo cambiara. Aunque los resultados de comportamiento no fueron diferentes entre los grupos, los participantes del grupo de TEA podrían haber estado ligeramente más enfocados en esta tarea ortogonal.



Limitaciones


Este estudio inicia nuevas preguntas que requerirán más investigación. En particular, se debe investigar si estos resultados son generalizables a una gama más amplia de diferentes participantes. Aquí, sólo incluimos una submuestra relativamente pequeña y selectiva de chicos con TEA que mostraban una inteligencia promedio a superior al promedio y sin déficits de lenguaje. Debido al pequeño tamaño de la muestra, en particular los análisis discriminatorios deben considerarse exploratorios. Con muestras de pequeño tamaño, los análisis discriminatorios son propensos a la sobrecarga si no se presta suficiente atención a la complejidad del modelo. Por lo tanto, se deben preferir los modelos que no requieren un amplio (hiper-) ajuste fino de los parámetros, y se deben aplicar pruebas de permutación para evaluar la importancia estadística del resultado. Aunque las pruebas de permutación aseguran el control estadístico, la labor futura debería validar los análisis en muestras independientes. Aunque la homogeneidad de esta muestra permitió controlar factores de confusión como la edad, el coeficiente intelectual y el sexo, los estudios futuros podrían beneficiarse de la inclusión de mujeres con TEA y de individuos más gravemente afectados, incluidos los individuos con un coeficiente intelectual bajo. La naturaleza implícita y rápida del experimento lo hace extremadamente aplicable a las diferentes muestras de los participantes que de otra manera no son fáciles de probar.



Conclusiones


A pesar de que se encontraron tiempos de mirada proporcionales diferenciales hacia los ojos o la boca de una cara y en la saliencia del procesamiento neural de las dos regiones de una cara según lo determinado por el EEG de marcado de frecuencia, el presente estudio no informó de diferencias de grupo entre los chicos con y sin TEA. Esto sugiere que la región ocular no se experimenta como menos relevante (que se indexaría por su menor saliencia) o más amenazante (que se indexaría por su mayor saliencia) en la TEA. Junto con los datos intactos de seguimiento ocular, estos hallazgos refutan la hipótesis del exceso de boca/procesamiento ocular disminuido en la TEA. El modelado de la dinámica temporal individual de los datos de la mirada demuestra que los chicos con TEA aplican una estrategia de exploración facial más explorativa, posiblemente con reminiscencias del estilo perceptivo más basado en los rasgos y menos configurable, que a menudo se ha sugerido en los TEA.



Disponibilidad de datos y materiales


Ninguna parte de los procedimientos del estudio o de los planes de análisis fue preinscrita en un registro institucional antes de la investigación que se estaba llevando a cabo. Las condiciones de nuestra aprobación ética no permiten el archivo público de los datos brutos anonimizados individuales. Los lectores que deseen acceder a los datos deben contactar con la autora principal Sofie Vettori y/o con el autor principal Bart Boets en el Centro de Psiquiatría del Desarrollo, Departamento de Neurociencias, Universidad de Lovaina. El acceso se concederá a las personas nombradas de acuerdo con los procedimientos éticos que rigen la reutilización de datos sensibles. Específicamente, los solicitantes deben completar un acuerdo formal de intercambio de datos para obtener los datos. Los estímulos y los guiones de análisis pueden encontrarse en https://osf.io/mv45x/.



Abreviaturas


TEA:

Trastorno del espectro autista


AOI:

Área de interés (rastreo ocular)


EEG:

Electroencefalografía


FFT:

Transformación rápida de Fourier


FPVS:

Estimulación visual periódica rápida


OFA:

Zona de la cara occipital


RETORNO DE LA INVERSIÓN:

Región de interés (EEG)


STS:

Surco temporal superior


TD:

Típicamente en desarrollo



Referencias



Download references



Agradecimientos


Nos gustaría agradecer a los participantes y a sus padres por participar en nuestro estudio. Agradecemos a tres revisores anónimos por proporcionar comentarios útiles sobre los borradores anteriores del manuscrito.



Financiación


Este trabajo fue apoyado por subvenciones de la Fundación de Investigación de Flandes (FWO; G0C7816N) y la Beca de Excelencia de la Ciencia (EOS) (G0E8718N; HUMVISCAT) y de la Fundación Marguerite-Marie Delacroix.


Información sobre el autor

Notas del autor

Milena Dzhelyova y Bart Boets son los últimos autores compartidos.


Afiliaciones

Centro de Psiquiatría del Desarrollo, Departamento de Neurociencias, Universidad de Lovaina (KU Leuven), Lovaina, Bélgica


Sofie Vettori, Stephanie Van der Donck, Jean Steyaert & Bart Boets


Investigación sobre el autismo en Lovaina (LAuRes), Universidad de Lovaina (KU Leuven), Lovaina, Bélgica


Sofie Vettori, Stephanie Van der Donck, Jean Steyaert, Milena Dzhelyova & Bart Boets


Instituto de Investigación en Ciencias Psicológicas, Instituto de Neurociencia, Universidad de Lovaina, Lovaina-La-Nueva, Bélgica


Bruno Rossion y Milena Dzhelyova


Departamento de Física y Astronomía, Universidad de Gante, Gante, Bélgica


Jannes Nys


IDLab - Departamento de Informática, Universidad de Amberes - IMEC, Amberes, Bélgica


Jannes Nys


Laboratorio de Psicología Experimental de la Universidad de Lovaina (KU Leuven), Lovaina (Bélgica)


Pieter Moors


Departamento de Ingeniería Eléctrica (ESAT), Centro Stadius para Sistemas Dinámicos, Procesamiento de Señales y Análisis de Datos, Lovaina, Bélgica


Tim Van Wesemael


CNRS, CRAN - UMR 7039, Universidad de Lorraine, 54000, Nancy, Francia


Bruno Rossion


CHRU-Nancy, Service de Neurologie, Université de Lorraine, 54000, Nancy, Francia


Bruno Rossion


Contribuciones

SV, MD, SVDD, BR y BB concibieron y diseñaron el estudio. SV y JS contribuyeron al reclutamiento de participantes. SV y SVDD recogieron los datos. SV, JN, PM, TVW y MD analizaron e interpretaron estadísticamente los datos, y todos los autores discutieron los resultados. SV redactó el manuscrito y BB, BR y MD contribuyeron a la redacción del mismo. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.


Autor correspondiente

Correspondencia a Sofie Vettori.


Declaraciones éticas

Aprobación ética y consentimiento para participar

El Comité de Ética Médica del hospital universitario de Lovaina aprobó el estudio, y los participantes, así como sus padres, dieron su consentimiento informado de acuerdo con la Declaración de Helsinki.


Consentimiento para la publicación

No es aplicable.


Intereses en competencia

Los autores declaran que no tienen intereses contrapuestos.


Información adicional

Nota del editor

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a las reclamaciones jurisdiccionales en los mapas publicados y las afiliaciones institucionales.


Información complementaria

El archivo adicional 1 de Medidas combinadas de etiquetado de frecuencia de EEG y seguimiento de los ojos no respalda la hipótesis del "exceso de boca/disminución de la atención de los ojos" en el autismo.


DESCARGAR AQUÍ



Derechos y permisos

Acceso abierto. Este artículo está licenciado bajo una Licencia Internacional de Atribución 4.0 de Creative Commons, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se dé el crédito apropiado al autor o autores originales y a la fuente, se proporcione un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios. Las imágenes u otro material de terceros que figuran en este artículo se incluyen en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito del material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. La exención de la Dedicación al Dominio Público de Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito a los datos.



https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00396-5


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