Una revisión sobre modelos de redes neuronales de esquizofrenia y trastorno del espectro autista

Esta encuesta presenta los modelos de red neuronal más relevantes del trastorno del espectro autista y la esquizofrenia, desde los primeros modelos conexionistas hasta las arquitecturas recientes de redes neuronales profundas. Analizamos y comparamos los síntomas más representativos con su contraparte en el modelo neural, detallando la alteración introducida en la red que genera cada uno de los síntomas e identificando sus fortalezas y debilidades. Además, realizamos una comparación cruzada entre enfoques bayesianos y de energía libre, ya que se aplican ampliamente para modelar trastornos psiquiátricos y comparten mecanismos básicos con redes neuronales. Los modelos de esquizofrenia se centraron principalmente en alucinaciones y pensamientos delirantes, utilizando disconexiones neuronales o un desequilibrio inhibitoria como la alteración predominante. Los modelos de autismo, en cambio, se centraron en dificultades perceptuales, principalmente en la atención excesiva a los detalles del entorno, implementadas como conexiones inhibitorias excesivas o una precisión sensorial aumentada. Encontramos una visión excesivamente restringida de las psicopatologías en torno a un efecto específico y simplificado, generalmente limitado a la idiosincrasia técnica de la arquitectura de red utilizada. Teorías y evidencia recientes sobre la integración sensoriomotora y la percepción corporal combinadas con modernas arquitecturas de redes neuronales podrían ofrecer un espectro más amplio y novedoso para abordar estas psicopatologías. Esta revisión enfatiza el poder de las redes neuronales artificiales para modelar algunos síntomas de trastornos neurológicos, pero también hace un llamado a desarrollar aún más estas técnicas en el campo de la psiquiatría computacional.