Algoritmo que usa datos de una analítica de sangre podría «predecir con un 88% de precisión si los niños tienen autismo»


Investigadores de un centro estadounidense logran replicar con éxito un método que permite identificar hasta 88% de los niños con autismo. El método implica analizar mediante un algoritmo 22 metabolitos presentes en muestras de sangre.

analítica de sangre autismo

No se postula como un instrumento diagnóstico, pero sí como uno que ayudaría al diagnóstico de trastorno del espectro del autismo (TEA) a una edad más temprana que la actual, que al menos en EE.UU gira alrededor de los 50 meses y en Inglaterra a los 55 meses de vida.

¿El problema? Que el TEA puede diagnosticarse con cierta seguridad entre los 18 y 24 meses y que mientras más rápido se haga el diagnóstico más oportunidades de intervenir tempranamente hay.

Así explican la importancia de su estudio investigadores del Instituto Politécnico Rensselaer, en New York, EE.UU, quienes han desarrollado un método de análisis bioquímico que permitiría identificar a más del 88% de los menores con TEA.

El resultado de su investigación, publicada recientemente en la revista Bioengineering & Translational Medicine es « extremadamente prometedor» en opinión de Juergen Hahn, el autor principal del estudio.

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Dos investigaciones, un mismo resultado (o casi)

El estudio actual tuvo por antecedente una investigación del año 2017 en la que Juergen Hahn logró identificar 24 metabolitos (moléculas) que, analizados con un algoritmo especial, lograban determinar cuál de los menores analizados estaba dentro del espectro del autismo.

En esa ocasión la investigación incluyó a un total de 149 menores, de los cuales 83 estaban diagnosticados con TEA y el resto eran coetáneos con un desarrollo neuropsicológico típico. Con su método, los investigadores lograron identificar acertadamente al 97.6% de las personas con TEA.

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Pero esos resultados estaban lejos de ser suficientes, solo eran la base, había que ver si lograban replicar el mismo escenario en otro grupo de individuos.

Y es aquí donde entra en escena este segundo estudio más reciente, en el que Hahn y sus colegas aplicaron su método a un grupo de 154 menores dentro del espectro del autismo (con una media de edad de 8.8 años, 76% de ellos varones).

El resultado ya lo avanzamos desde el comienzo del artículo: el algoritmo logró identificar acertadamente al 88% de las personas con TEA.

¿Por qué dismunuyó en esta ocasión la cifra de aciertos? Hahn cree que se debe a que para este estudio solo estaba disponible información de 22 metabolitos y los dos que faltaban eran muy importantes.

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¿Un instrumento diagnóstico futuro?

Realmente todavía es demasiado temprano para afirmar tal cosa.

El estudio es interesante, apunta en la dirección de que pueden existir marcadores bioquímicos del autismo, pero de ahí a que finalmente termine desarrollándose un instrumento con utilidad diagnóstica hay muchos años de investigación.

Los propios autores ejemplifican que solo el 0.1% de los marcadores bioquímicos para el cáncer que se identifican terminan llegando al mercado.

Sin embargo, el empeño de seguir por este camino existe. Según comenta el profesor Hahn «este es un enfoque que nos gustaría ver avanzar a ensayos clínicos y, finalmente, a una prueba que esté disponible comercialmente».

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Fuentes y referencias

Howsmon DP, Kruger U, Melnyk S, James SJ, Hahn J (2017) Classification and adaptive behavior prediction of children with autism spectrum disorder based upon multivariate data analysis of markers of oxidative stress and DNA methylation. PLOS Computational Biology 13(3): e1005385. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005385

Howsmon, D. P., Vargason, T. , Rubin, R. A., Delhey, L. , Tippett, M. , Rose, S. , Bennuri, S. C., Slattery, J. C., Melnyk, S. , James, S. J., Frye, R. E. and Hahn, J. (2018), Multivariate techniques enable a biochemical classification of children with autism spectrum disorder versus typically‐developing peers: A comparison and validation study. Bioengineering & Translational Medicine. . doi:10.1002/btm2.10095

Mary L. Martialay (2018):  Success of blood test for autism affirmed. En https://news.rpi.edu/content/2018/06/19/success-blood-test-autism-affirmed

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