El trastorno del espectro autista afecta a un gran número de niños tanto a nivel mundial como en los Estados Unidos. Los expertos han reconocido desde hace mucho tiempo la importancia de detectar el autismo temprano, pero las herramientas de diagnóstico actuales son puramente conductuales y no totalmente exactas. Sin embargo, una nueva investigación propone un método biológico para predecir con precisión si un niño va a desarrollar autismo.

En todo el mundo, se estima que el Trastorno del Espectro Autista (TEA) afecta al 1,5% de todos los niños, y 1 de cada 68 niños estadounidenses fue diagnosticado con TEA en 2014.

El número de diagnósticos de TEA ha aumentado drásticamente en las últimas décadas, y en los EE.UU., las estimaciones muestran un aumento del 30% en el número de niños con TEA en comparación con años anteriores.

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) destacan la importancia de la detección temprana de TEA. Sin embargo, la mayoría de las prácticas diagnósticas actuales y las herramientas psicométricas dependen únicamente de la detección de signos conductuales.

La investigación del Rensselaer Polytechnic Institute en Nueva York identifica un nuevo método para predecir si un niño está en el entorno del espectro de TEA basado en sustancias que son detectables en la sangre.

El estudio, dirigido por Juergen Hahn y Daniel Howsmon, fue publicado en la revista PLOS Computational Biology.

El equipo analizó datos de las muestras de sangre de 83 niños con autismo y 76 niños neurotípicos, es decir, no fueron afectados por el TEA. Los datos fueron recogidos inicialmente como parte del estudio IMAGE realizado por el Arkansas Children’s Hospital Research Institute.

Los niños tenían entre 3 y 10 años. Los científicos se propusieron medir las concentraciones de metabolitos resultantes de dos procesos metabólicos: el metabolismo de un solo carbono (FOCM) dependiente de folato y las vías de transulfuración (TS).

Ambas de estas sustancias se han demostrado previamente presentarse alteradas en las personas con un mayor riesgo de TEA.

Nueva herramienta pronostica casi el 98% de los niños con TEA

Los investigadores también desarrollaron modelos estadísticos multivariados que clasificaron con precisión a los niños con autismo basándose en su estado neurológico.

Los autores señalan que sus modelos “tienen una previsibilidad mucho más fuerte que cualquier enfoque existente de la literatura científica”.

Utilizando estas herramientas, Hahn y su equipo identificaron correctamente el 97,6% de los niños con autismo y el 96,1% de los que eran neurotípicos.

“Este nivel de precisión para la clasificación, así como la predicción de la severidad”, concluyen los autores, “excede con mucho cualquier otro enfoque en este campo y es un fuerte indicador de que los metabolitos bajo consideración están fuertemente correlacionados con un diagnóstico de TEA”.

“El método presentado en este trabajo es el único de su tipo que puede clasificar a un individuo como estando en el espectro del autismo o como neurotípico. No conocemos ningún otro método, usando cualquier tipo de biomarcador que pueda hacer esto, mucho menos con el grado de precisión que observamos en nuestro trabajo”, explicó Juergen Hahn.

Sin embargo, Hahn también admite que se necesita más investigación para confirmar los resultados. En el futuro, los investigadores pretenden investigar la posibilidad de desarrollar FOCM y tratamientos basados ​​en TS que podrían aliviar los síntomas de TEA.

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