Diseñan un algoritmo para detectarlo de manera precoz
Un grupo de investigadores del Instituto Politécnico de Rensselaer, en Estados Unidos, ha desarrollado una prueba en la que una sencilla muestra de sangre basta para determinar, con un alto porcentaje de probabilidad, si una persona está dentro del espectro autista o no.
Es una primera aproximación al diagnóstico del autismo mediante un análisis de sangre, y su uso se limita al ámbito de la investigación, pero marca un camino prometedor. En la consulta de los médicos, una prueba similar permitiría diagnosticar el trastorno de manera mucho más precoz, un adelanto muy importante porque el trastorno tiene una mejor evolución cuanto antes se detecta. Y, actualmente, no suele diagnosticarse hasta que los niños han cumplido cuatro años.
La metodología, que los científicos han aplicado a 149 personas y que han descrito en la revista PLOS Computational Biology, identificó correctamente al 96,1 por ciento de las personas que caían dentro el espectro autista y al 97,6 por ciento de quienes no presentaban el trastorno.
La prueba, que mide 24 metabolitos –subproductos de interacciones entre moléculas del organismo-, halló patrones relevantes en dos procesos que se han relacionado con el trastorno: el ciclo de la metionina –ligado a procesos epigenéticos- y la ruta de la transulfuración, que produce el antioxidante glutatión.
Otros experimentos han rastreado metabolitos individuales para mejorar el diagnóstico del autismo, pero las correlaciones estadísticas que han obtenido han sido demasiado endebles. La fortaleza de la nueva aproximación está en el uso de herramientas informáticas para analizar el ingente volumen de datos que se produce en las complicadas rutas de los 24 metabolitos.
Es una primera aproximación al diagnóstico del autismo mediante un análisis de sangre, y su uso se limita al ámbito de la investigación, pero marca un camino prometedor. En la consulta de los médicos, una prueba similar permitiría diagnosticar el trastorno de manera mucho más precoz, un adelanto muy importante porque el trastorno tiene una mejor evolución cuanto antes se detecta. Y, actualmente, no suele diagnosticarse hasta que los niños han cumplido cuatro años.
La metodología, que los científicos han aplicado a 149 personas y que han descrito en la revista PLOS Computational Biology, identificó correctamente al 96,1 por ciento de las personas que caían dentro el espectro autista y al 97,6 por ciento de quienes no presentaban el trastorno.
La prueba, que mide 24 metabolitos –subproductos de interacciones entre moléculas del organismo-, halló patrones relevantes en dos procesos que se han relacionado con el trastorno: el ciclo de la metionina –ligado a procesos epigenéticos- y la ruta de la transulfuración, que produce el antioxidante glutatión.
Otros experimentos han rastreado metabolitos individuales para mejorar el diagnóstico del autismo, pero las correlaciones estadísticas que han obtenido han sido demasiado endebles. La fortaleza de la nueva aproximación está en el uso de herramientas informáticas para analizar el ingente volumen de datos que se produce en las complicadas rutas de los 24 metabolitos.