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El trastorno del espectro autista puede identificarse a través del sutil lenguaje del movimiento mucho antes de que aparezcan las primeras dificultades en el habla. Imagine que observa a su bebé de ocho meses intentar coger un juguete; para cualquier padre o madre, es un momento emocionante, pero para la ciencia, ese gesto esconde una mina de información sobre los movimientos motores.
Por: A. Lagar | Fecha: 05 de febrero de 2026
Actualmente, el diagnóstico del trastorno del espectro autista, suele llegar cuando el niño ya muestra señales claras en su comunicación, a menudo después de los dos o tres años. Sin embargo, el cerebro ya ha recorrido un largo camino. La urgencia por encontrar indicadores precoces ha llevado a los investigadores a mirar hacia el cuerpo: el movimiento es el primer lenguaje del cerebro y, en el caso del autismo, parece tener una «firma» propia desde los seis meses de vida.
La inteligencia artificial lee el cuerpo
Gracias a la tecnología que ya llevamos en el bolsillo —como las cámaras de los móviles y las tablets—, los científicos están desarrollando lo que llaman marcadores motores digitales. Mediante sistemas de visión artificial y sensores, es posible analizar los movimientos con una precisión de milisegundos.
Expertos del Instituto de Investigación e Innovación Biomédica (IRIB) en Italia explican en la revista Frontiers in Psychiatry que estos marcadores no son simples retrasos, sino señales de una organización cerebral distinta. Al medir cómo un niño mueve una tablet para jugar o cómo coordina sus manos al aplaudir, algoritmos de inteligencia artificial pueden detectar patrones de autismo con una precisión superior al 90%. Esto abre una ventana de oportunidad única: intervenir cuando el cerebro es más plástico y receptivo.
¿Qué revela realmente un movimiento?
El análisis digital no busca «fallos», sino características específicas de la planificación motora. En el trastorno del espectro autista, el cerebro parece procesar la información sensorial y la respuesta muscular de una forma menos predecible. Algunos de los indicadores que la tecnología ya rastrea son:
- Inestabilidad rítmica: Pequeñas variaciones al dar golpecitos o seguir un ritmo.
- Trayectorias curvas: Al alcanzar un objeto, el brazo no sigue una línea recta, sino que realiza correcciones constantes sobre la marcha.
- Falta de sincronía: En el juego entre padres e hijos, los movimientos del bebé no se acompasan rítmicamente con los del adulto.
El impacto en la vida real: del laboratorio al hogar
Este avance promete llevar el diagnóstico de alta tecnología a las comunidades donde los recursos son escasos. Estas son algunas situaciones cotidianas donde los marcadores motores digitales marcarán la diferencia:
- En la revisión del pediatra: En lugar de rellenar solo un cuestionario subjetivo, el médico podría grabar un vídeo corto del bebé jugando y obtener un análisis objetivo de su desarrollo motor en minutos.
- Seguimiento desde casa: Los padres podrían usar aplicaciones en su móvil que, mientras el niño juega, analizan de forma segura y privada la presión y el movimiento de los dedos, alertando si hay patrones que requieran una evaluación profesional.
- Terapias a medida: Conocer exactamente qué parte de la coordinación está afectada permite diseñar ejercicios físicos personalizados que, a su vez, facilitan el desarrollo de habilidades sociales como señalar o imitar.
Retos para una medicina para todos
A pesar de su enorme potencial, los expertos advierten que aún queda camino por recorrer. Para que estas herramientas sean fiables para cualquier niño, sin importar su origen o sexo, necesitamos bases de datos mucho más amplias y diversas. No todos los niños con autismo se mueven igual, y es vital que la inteligencia artificial aprenda a distinguir entre una divergencia real y la variabilidad normal del crecimiento.
La meta es clara: convertir el movimiento en un biomarcador tan común como una analítica de sangre. Al entender cómo se comunica el cuerpo, podemos ofrecer a los niños autistas un apoyo mucho más temprano, respetando su forma única de procesar el mundo y potenciando su desarrollo desde sus primeros pasos.
El artículo de opinión, titulado «Digital motor markers for early autism detection: promise, pitfalls, and a path to clinics», ha sido publicado el 01 de diciembre de 2025 en la revista Front. Psychiatry 16:1720138. doi: 10.3389/fpsyt.2025.1720138. El artículo ha sido firmado por Ileana Scarcella, Gennaro Tartarisco, Flavia Marino y otros investigadores del Instituto de Investigación e Innovación Biomédica (IRIB) del Consejo Nacional de Investigación de Italia (CNR).
Esta investigación fue financiada por el Proyecto INTER PARES, Municipio de Messina, bajo el fondo POC Metro 2014-2020.
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