Die automatisierte Erkennung von Autismus im Frühstadium kann die Ergebnisse verbessern
Derzeit gibt es keinen medizinischen Test zur Diagnose einer Autismus-Spektrum-Störung. Die Störung wird normalerweise nach etwa 36 Monaten aufgrund des Verhaltens diagnostiziert, obwohl die Diagnose manchmal später im Leben erfolgt, häufig in Bezug auf Lern-, soziale oder emotionale Schwierigkeiten.
Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass die genetische Erkennung dieser Hirnstörung zeitnahere Eingriffe bedeuten könnte, die das Leben des Patienten und seiner Familien verbessern.
Die Forscher schlagen vor, dass in naher Zukunft maschinelles Lernen verwendet werden könnte, um genetische Daten zu analysieren, die auf eine ASD-Diagnose hinweisen, bevor Symptome offensichtlich werden.
Eine neue Studie, die diesen Ansatz beschreibt, ist in der veröffentlicht Internationale Zeitschrift für Data Mining und Bioinformatik.
Fuad Alkoot von PAAET in Kuwait und Abdullah Alqallaf von der Kuwait University in Kuwait sagten, dass im Gegensatz zu anderen Erkrankungen wie Krebs die Möglichkeit einer frühzeitigen genetischen Erkennung von Autismus wenig Beachtung gefunden habe.
In der Studie berichten die Forscher, dass sie ein vierstufiges computergestütztes neuronales Netzwerksystem zum Testen vereinfachter genetischer Daten entwickelt haben.
Das System verfolgt zwischen 150 und 500 Merkmale, die auf verschiedenen Chromosomen vorhanden sind und bekanntermaßen mit ASD assoziiert sind, wenn bestimmte genetische Muster vorhanden sind.
Das Team weist darauf hin, dass die Symptome bei ASD mit zunehmendem Alter des Kindes zunehmen und eine frühere Diagnose daher die Möglichkeit einer Behandlung bieten kann, die einige mit der Erkrankung verbundene Probleme lindern kann.
Gegenwärtig beruht die Diagnose nur auf einer Beurteilung durch einen Facharzt. Mehrdeutige Symptome im Frühstadium können jedoch eine endgültige Diagnose durchaus ausschließen.
Im Gegensatz dazu könnte die Einbeziehung genetischer Merkmale, die stark mit ASD korrelieren, in den Diagnoseprozess eine stärkere Diagnose bieten oder dazu beitragen, Autismus in einem bestimmten Fall auszuschließen.
Dieser Ansatz könnte auch Auswirkungen auf ein besseres Verständnis der Entstehung von ASD haben, insbesondere da die aktuelle Theorie eine Mischung aus genetischen und Umweltfaktoren nahe legt.
"Die Implementierung eines solchen Systems wird zu einer frühzeitigen Intervention führen und es uns ermöglichen, anhand der Gendaten der Probanden zu erkennen, ob ein Proband das Potenzial hat, Autismus zu entwickeln, noch bevor Verhaltenssymptome auftreten", berichtete das Team.
Quelle: AlphaGalileo
