Může mozková aktivita u kojenců předpovídat autismus?

V nové studii vědci o autismu použili MRI šestiměsíčních dětí, aby ukázali, jak jsou oblasti mozku spojeny a synchronizovány, a poté správně předpověděly 81 procent vysoce rizikových dětí, které později splnily kritéria pro autismus ve věku dvou let.

"Neexistují žádné funkce chování, které by nám pomohly identifikovat autismus před rozvojem příznaků, které se objeví během druhého roku života," řekl spoluautor John R. Pruett Jr., docent, psychiatrie na Washington University School of Medicine v St. Louis.

"Včasná intervence však zlepšuje výsledky, takže pokud bychom v budoucnu mohli pomocí MRI identifikovat děti s velmi vysokým rizikem, než se u nich rozvinou příznaky, mohli bychom zahájit léčbu dříve."

V předchozí studii publikované v časopise PřírodaVědci z University of North Carolina (UNC) použili MRI k určení rozdílů v anatomii mozku, které by mohly předpovědět, u kterých dětí se u batolat vyvine autismus.

V novém příspěvku publikovaném v Science Translational MedicineVědci popisují druhý typ biomarkeru mozku, který by mohl být použit jako součást diagnostické sady nástrojů, která pomůže identifikovat děti co nejdříve, než se příznaky autismu vůbec objeví.

„Dokument Nature se zaměřil na měření anatomie ve dvou časových bodech (šest a 12 měsíců), ale tento nový článek se zaměřil na to, jak jsou oblasti mozku synchronizovány navzájem v jednom časovém bodě (šest měsíců), aby v ještě mladším věku předpověděly, které děti jako batolata by se vyvinul autismus, “uvedl vedoucí autor Joseph Piven, MD, významný profesor psychiatrie Thomase E. Castelloe na Lékařské fakultě UNC a ředitel Carolina Institute for Developmental Disabilities.

"Čím více budeme rozumět mozku před objevením se příznaků, tím lépe budeme připraveni pomoci dětem a jejich rodinám."

Pro tuto studii byli spící kojenci umístěni do MRI přístroje a skenováni po dobu asi 15 minut, aby zaznamenali nervovou aktivitu ve 230 různých oblastech mozku. Vědci poté byli schopni sledovat synchronizovanou mozkovou aktivitu, která je zásadní pro poznávání, paměť a chování.

Vědci se poté zaměřili na spojení mozkových oblastí související se základními rysy autismu: jazykové dovednosti, opakované chování a sociální chování. Například určili, které oblasti mozku - synchronizované v šesti měsících - souvisejí s chováním ve věku dvou let.

Tyto informace pomohly Pivenovým spoluvyšetřovatelům vytvořit počítačový program zvaný klasifikátor strojového učení, který dokázal třídit rozdíly v synchronizaci mezi klíčovými oblastmi mozku. Jakmile se počítač naučil tyto různé vzorce, vědci aplikovali informace na samostatnou sadu kojenců.

Do této části studie bylo zařazeno 59 vysoce rizikových kojenců. Každý z nich měl staršího sourozence s autismem, což znamená, že každé dítě mělo přibližně jednu z pěti šancí na rozvoj autismu, na rozdíl od jednoho ze 68, což je přibližné riziko pro obecnou populaci. U jedenácti z 59 dětí se vyvinul autismus.

Klasifikátor strojového učení dokázal rozdělit nálezy do dvou hlavních skupin: data MRI od dětí, u kterých se vyvinul autismus, a data MRI od těch, které tak neučinily. Pouze na základě těchto informací počítačový program správně předpověděl 81 procent dětí, které později ve dvou letech splnily kritéria pro autismus.

"Když klasifikátor určil, že dítě má autismus, mělo to vždy pravdu." Ale chyběly mu dvě děti. Vyvinuli autismus, ale počítačový program jej nepředpověděl správně, podle údajů, které jsme získali ve věku šesti měsíců, “řekl Robert Emerson, Ph.D., bývalý postdoktorand UNC a první autor studie.

"Nikdo předtím neprováděl tento druh studia u šestiměsíčních dětí, a proto je třeba jej replikovat." Doufáme, že brzy provedeme větší studii s různými účastníky studie. “

Zdroj: Systém zdravotní péče University of North Carolina