Los escáneres cerebrales pueden predecir el autismo en los bebés
Los patrones de actividad cerebral en bebés de 6 meses pueden predecir con precisión cuál de ellos será diagnosticado con autismo a los 2 años. Los escáneres cerebrales podrían algún día ayudar a los médicos a detectar el autismo en los bebés, sugieren los hallazgos.
El estudio fue pequeño y sus hallazgos deben replicarse antes del uso clínico. Pero los investigadores son casi unánimes en elogiar la promesa del estudio para el diagnóstico temprano del autismo.
«Es un cambio de juego para el campo», dice Kevin Pelphrey, director del Instituto de Autismo y Discapacidades del Neurodesarrollo de la Universidad George Washington en Washington, DC, que no participó en el trabajo.
El estudio fue publicado hoy en la revista Science Translational Medicine.
Los rasgos autistas, como los problemas sociales o los comportamientos repetitivos, suelen aparecer alrededor de los 2 años, y la mayoría de los niños son diagnosticados alrededor de los 4 años. Saber qué bebés tienen más probabilidades de desarrollar autismo permite a los médicos comenzar a tratarlos con terapia conductual en un momento en que sus cerebros están más activos.
«Creo que la mayoría de los padres encontrarán esto realmente útil y querrán saber al respecto», dice Joseph Piven, profesor distinguido de psiquiatría Thomas E. Castelloe en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y uno de los investigadores principales del proyecto. ) dicho.
Los investigadores observaron escáneres cerebrales de «hermanos pequeños», niños cuyos hermanos mayores tenían autismo. En comparación con la población general, los hermanos pequeños tienen un riesgo de autismo aproximadamente 20 veces mayor. Los investigadores encontraron que las exploraciones predijeron el autismo con un 97 por ciento de precisión.
El tipo de escáner cerebral que usaron los investigadores cuesta miles de dólares, pero es posible que algún día estén disponibles en la clínica métodos más asequibles y no invasivos, como la electroencefalografía o la espectroscopia de infrarrojo cercano.
«Este es un avance muy, muy importante», dijo Joy Hirsch, profesora de psiquiatría y neurociencia en la Universidad de Yale que no participó en el estudio. «A pesar de [this method] Probablemente no sea la versión específica que se convirtió en el estándar clínico, allanó el camino para un diagnóstico temprano y objetivo. «
Reconocimiento de patrones:
Piven y sus colaboradores utilizaron imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) para observar la actividad cerebral de 59 bebés mientras dormían en un escáner. Los niños formaron parte del Estudio de Imágenes Cerebrales Infantiles (IBIS, por sus siglas en inglés), que sigue el desarrollo de más de 300 hermanos.
«El autismo se define como una colección de comportamientos que los bebés en realidad no tienen», dijo Robert Emerson, investigador postdoctoral en el laboratorio de Piven. «Lo que hemos estado buscando es la base en el cerebro que programa estos comportamientos para el futuro».
pequeños pasos: Los escáneres cerebrales pueden predecir el autismo en bebés con un 97 por ciento de precisión. Crédito: Mark Shen y Chad Chappell, Universidad de Carolina del Norte
Emerson y sus colegas midieron el grado de actividad sincronizada entre 26.335 pares de regiones cerebrales. Las regiones que están activas juntas se consideran estrechamente conectadas. Los científicos tomaron en cuenta el movimiento de la cabeza del bebé y otras posibles fuentes de error.
Cuando los niños tenían 2 años, los padres completaron cuestionarios sobre sus comportamientos repetitivos. Los investigadores evaluaron la capacidad lingüística, las habilidades motoras y el comportamiento social y comunicativo de los niños. Diagnosticaron a 11 de los 59 niños con autismo.
Luego, el equipo introdujo las mediciones de la actividad cerebral y los puntajes de las pruebas de comportamiento en un algoritmo de aprendizaje automático. Usando datos de 58 de 59 bebés, el algoritmo seleccionó conexiones cerebrales que diferían entre niños con y sin autismo y rastreó las puntuaciones en cualquier prueba de comportamiento.
Luego, el algoritmo usó datos sobre la actividad cerebral del bebé 59 para predecir si más tarde sería diagnosticada con autismo. Los investigadores repitieron el proceso más de 58 veces para predecir el diagnóstico de cada bebé. La computadora etiquetó correctamente a nueve de los 11 niños con autismo y no cometió errores al identificar a los niños sin autismo.
«El hecho de que su método de aprendizaje automático tenga una especificidad y sensibilidad tan altas y sea útil a nivel de niños individuales es realmente impresionante», dijo Charles Nelson, profesor de pediatría y neurociencia en la Universidad de Harvard, que no participó en el estudio. investigación.
Predicciones prometedoras:
Los hallazgos se suman a la creciente evidencia de que los cambios en el cerebro señalan los rasgos del autismo antes de que surjan. En febrero, Piven y sus colegas predijeron diagnósticos en hermanos pequeños utilizando instantáneas de la estructura cerebral recopiladas en múltiples momentos de la infancia.
El nuevo método requiere solo un escaneo por niño.
Pelphrey, que ha trabajado con el equipo de Piven en el pasado, dijo que los datos del escáner cerebral también pueden ser útiles para evaluar la efectividad del tratamiento.
Escaneo sensible: Los investigadores envolvieron a los bebés para mantenerlos cómodos durante las exploraciones cerebrales. Crédito: Mark Shen y Chad Chappell, Universidad de Carolina del Norte
El estudio no reveló qué regiones o conexiones del cerebro están alteradas en el autismo o la biología subyacente.
«El siguiente paso es averiguar si esto nos dice algo sobre esos [altered] La conectividad implica un desarrollo temprano del cerebro», dijo Emily Jones, profesora del Centro para el Desarrollo Cerebral y Cognitivo de Birkbeck, Universidad de Londres, que no participó en el estudio.
También será importante ver si los escáneres cerebrales pueden predecir la dificultad con ciertas habilidades. «No es necesariamente útil predecir el autismo como categoría», dijo Jones. «Lo que intenta hacer es predecir qué niños tendrán más dificultades o los tipos de dificultades que podrían necesitar una intervención temprana».
Emerson dijo que él y sus colegas están modificando sus algoritmos para vincular patrones de actividad cerebral con habilidades específicas. También están explorando cómo los patrones que encontraron se relacionan con los cambios estructurales en los cerebros de los bebés.
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Esta historia se publicó originalmente en Spectrum.
