Može li moždana aktivnost dojenčadi predvidjeti autizam?
U novom istraživanju istraživači autizma koristili su magnetsku rezonancu šest mjeseci kako bi pokazali kako su regije mozga povezane i sinkronizirane, a zatim ispravno predvidjeli 81 posto beba s visokim rizikom koje će kasnije udovoljiti kriterijima za autizam u dobi od dvije godine.
"Ne postoje bihevioralne značajke koje bi nam pomogle identificirati autizam prije razvoja simptoma koji se pojavljuju tijekom druge godine života", rekao je suautor John R. Pruett Jr., dr. Med., Izvanredni profesor na psihijatrije na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Washington u St.
"Ali rana intervencija poboljšava ishode, pa ako bismo u budućnosti mogli koristiti magnetsku rezonancu kako bismo identificirali djecu s vrlo visokim rizikom prije nego što razviju simptome, mogli bismo početi s liječenjem prije."
U prethodnoj studiji objavljenoj u časopisu Priroda, istraživači sa Sveučilišta Sjeverne Karoline (UNC) koristili su magnetnu rezonancu kako bi utvrdili razlike u anatomiji mozga koje bi mogle predvidjeti koja će djeca razviti autizam kao mališani.
U novom radu, objavljenom u Znanost Translacijska medicina, istraživači opisuju drugu vrstu moždanih biomarkera koja bi se mogla koristiti kao dio dijagnostičkog alata za pomoć u identificiranju djece što je prije moguće, prije nego što se simptomi autizma uopće pojave.
„Rad Nature usredotočio se na mjerenje anatomije u dvije vremenske točke (šest i 12 mjeseci), ali ovaj novi rad usredotočio se na to kako se regije mozga međusobno sinkroniziraju u jednom trenutku (šest mjeseci) kako bi se u još mlađoj dobi predvidjelo koje će bebe razvili bi autizam kao mališani ”, rekao je stariji autor Joseph Piven, dr. med., ugledni profesor psihijatrije Thomas E. Castelloe na Medicinskom fakultetu UNC i direktor Instituta za razvojne poteškoće u Carolini.
"Što više razumijemo mozak prije nego što se pojave simptomi, to ćemo biti bolje pripremljeni za pomoć djeci i njihovim obiteljima."
Za studiju, usnula dojenčad stavljena su u MRI aparat i skenirana oko 15 minuta kako bi se zabilježila živčana aktivnost u 230 različitih regija mozga. Tada su istraživači mogli promatrati sinkroniziranu moždanu aktivnost, ključnu za kogniciju, pamćenje i ponašanje.
Istraživači su se zatim usredotočili na veze s moždanom regijom povezane s osnovnim značajkama autizma: jezičnim vještinama, ponavljajućim ponašanjem i socijalnim ponašanjem. Primjerice, utvrdili su koja su područja mozga - sinkronizirana sa šest mjeseci - povezana s ponašanjem u dobi od dvije godine.
Ove su informacije pomogle Pivenovim suistraživačima da stvore računalni program, nazvan klasifikator strojnog učenja, koji je uspio razvrstati razlike u sinkronizaciji između ključnih regija mozga. Nakon što je računalo naučilo ove različite obrasce, istraživači su primijenili informacije na zaseban skup dojenčadi.
U ovom dijelu studije sudjelovalo je 59 dojenčadi s visokim rizikom. Svaka je imala starijeg brata / sestru s autizmom, što znači da je svaka beba imala otprilike jednu od pet šansi za razvoj autizma, za razliku od one od 68, što je približni rizik za opću populaciju. Jedanaest od 59 beba nastavilo je razvijati autizam.
Klasifikator strojnog učenja uspio je razdvojiti nalaze u dvije glavne skupine: MRI podaci djece koja su razvila autizam i MRI podaci one koji nisu. Koristeći samo ove podatke, računalni program ispravno je predvidio 81 posto beba koje će kasnije zadovoljiti kriterije za autizam u dobi od dvije godine.
“Kad je klasifikator utvrdio da dijete ima autizam, to je uvijek bilo u pravu. Ali nedostajalo je dvoje djece. Razvili su autizam, ali računalni program to nije točno predvidio, prema podacima koje smo dobili u dobi od šest mjeseci ”, rekao je dr. Robert Emerson, bivši postdoktorand UNC-a i prvi autor studije.
“Nitko prije nije radio ovu vrstu studije na djeci od šest mjeseci, pa je treba ponoviti. Nadamo se da ćemo uskoro provesti veće istraživanje s različitim sudionicima studije. "
Izvor: Zdravstveni sustav Sveučilišta Sjeverne Karoline
