A pesquisa psicológica tradicional frequentemente negligencia a variabilidade individual, tratando-a como um ruído estatístico. Essa abordagem tem se mostrado limitada na compreensão da complexa heterogeneidade observada em transtornos neuropsiquiátricos, especialmente no Transtorno do Espectro Autista (TEA).
Uma nova perspectiva emerge da neurociência computacional cognitiva, buscando caracterizar as diferenças individuais no autismo de maneira mais precisa. Essa abordagem utiliza modelos computacionais para identificar dimensões de sintomas que diferenciam os subtipos de TEA. Um dos pilares dessa metodologia é o uso de grandes bancos de dados e iniciativas de compartilhamento de dados, que aumentam o tamanho das amostras de indivíduos autistas, abrangendo uma gama mais ampla de origens culturais e socioeconômicas. Esses modelos permitem, por exemplo, analisar o processo de tomada de decisão social em indivíduos com TEA.
Essa perspectiva inovadora cria pontes entre a sintomatologia do autismo e as variações individuais de traços autísticos na população não autista. Métodos dinâmicos mais precisos são empregados para capturar a dinâmica comportamental em nível individual. Ao combinar iniciativas de big data com modelos computacionais cognitivos, é possível alcançar uma compreensão mais sistemática e matizada do autismo. O objetivo final é aprimorar a precisão diagnóstica e desenvolver intervenções personalizadas para cada indivíduo.
Origem: Link