Kann Gehirnaktivität bei Säuglingen Autismus vorhersagen?

In einer neuen Studie verwendeten Autismusforscher MRTs von Sechsmonatigen, um zu zeigen, wie Gehirnregionen miteinander verbunden und synchronisiert sind, und sagten dann 81 Prozent der Hochrisikobabys korrekt voraus, die später im Alter von zwei Jahren die Kriterien für Autismus erfüllen würden.

"Es gibt keine Verhaltensmerkmale, die uns helfen, Autismus vor der Entwicklung von Symptomen zu identifizieren, die im zweiten Lebensjahr auftreten", sagte der Co-Senior-Autor John R. Pruett Jr., MD, Ph.D., Associate Professor von Psychiatrie an der Washington University School of Medicine in St. Louis.

"Eine frühzeitige Intervention verbessert jedoch die Ergebnisse. Wenn wir also in Zukunft mithilfe der MRT Kinder mit einem extrem hohen Risiko identifizieren könnten, bevor sie Symptome entwickeln, könnten wir früher mit der Behandlung beginnen."

In einer früheren Studie in der Zeitschrift veröffentlicht NaturForscher der University of North Carolina (UNC) verwendeten MRTs, um Unterschiede in der Gehirnanatomie zu bestimmen, die vorhersagen könnten, welche Babys als Kleinkinder Autismus entwickeln würden.

In dem neuen Papier, veröffentlicht in Wissenschaftliche translationale MedizinDie Forscher beschreiben eine zweite Art von Hirnbiomarker, die als Teil eines diagnostischen Toolkits verwendet werden könnte, um Kinder so früh wie möglich zu identifizieren, bevor überhaupt Autismus-Symptome auftreten.

„Das Nature-Papier konzentrierte sich auf die Messung der Anatomie zu zwei Zeitpunkten (sechs und 12 Monate), aber dieses neue Papier konzentrierte sich darauf, wie Gehirnregionen zu einem Zeitpunkt (sechs Monate) miteinander synchronisiert werden, um in einem noch jüngeren Alter vorherzusagen, welche Babys würde als Kleinkind Autismus entwickeln “, sagte der leitende Autor Joseph Piven, MD, der angesehene Professor für Psychiatrie an der UNC School of Medicine von Thomas E. Castelloe und Direktor des Carolina Institute for Developmental Disabilities.

"Je mehr wir über das Gehirn wissen, bevor Symptome auftreten, desto besser sind wir darauf vorbereitet, Kindern und ihren Familien zu helfen."

Für die Studie wurden schlafende Säuglinge in ein MRT-Gerät gegeben und etwa 15 Minuten lang gescannt, um die neuronale Aktivität in 230 verschiedenen Hirnregionen aufzuzeichnen. Die Forscher konnten dann die synchronisierte Gehirnaktivität beobachten, die für Kognition, Gedächtnis und Verhalten entscheidend ist.

Die Forscher konzentrierten sich dann auf Verbindungen der Gehirnregion, die mit den Kernmerkmalen von Autismus zusammenhängen: Sprachkenntnisse, sich wiederholendes Verhalten und soziales Verhalten. Zum Beispiel stellten sie fest, welche Gehirnregionen - nach sechs Monaten synchronisiert - mit Verhaltensweisen im Alter von zwei Jahren zusammenhängen.

Diese Informationen halfen Pivens Co-Ermittlern, ein Computerprogramm zu erstellen, das als Klassifikator für maschinelles Lernen bezeichnet wird und in der Lage war, die Unterschiede in der Synchronisation zwischen wichtigen Gehirnregionen zu sortieren. Sobald der Computer diese verschiedenen Muster gelernt hatte, wandten die Forscher die Informationen auf eine separate Gruppe von Säuglingen an.

Dieser Teil der Studie umfasste 59 Hochrisikokinder. Jedes hatte ein älteres Geschwister mit Autismus, was bedeutet, dass jedes Baby etwa eine von fünf Chancen hatte, Autismus zu entwickeln, im Gegensatz zu einem von 68, was das ungefähre Risiko für die allgemeine Bevölkerung darstellt. Elf der 59 Babys entwickelten Autismus.

Der Klassifikator für maschinelles Lernen konnte die Ergebnisse in zwei Hauptgruppen einteilen: MRT-Daten von Kindern, die Autismus entwickelten, und MRT-Daten von Kindern, die dies nicht taten. Mit nur diesen Informationen prognostizierte das Computerprogramm 81 Prozent der Babys korrekt, die später im Alter von zwei Jahren die Kriterien für Autismus erfüllen würden.

„Wenn der Klassifikator feststellte, dass ein Kind Autismus hatte, war es immer richtig. Aber es hat zwei Kinder vermisst. Sie entwickelten Autismus, aber das Computerprogramm hat ihn nach den Daten, die wir im Alter von sechs Monaten erhalten haben, nicht richtig vorhergesagt “, sagte Robert Emerson, Ph.D., ein ehemaliger Postdoktorand der UNC und Erstautor der Studie.

„Bisher hat noch niemand diese Art von Studie bei Sechsmonatigen durchgeführt, daher muss sie wiederholt werden. Wir hoffen, bald eine größere Studie mit verschiedenen Studienteilnehmern durchführen zu können. “

Quelle: Gesundheitssystem der Universität von North Carolina