Einfachere Methode zur Diagnose von Autismus bei Säuglingen

In einer aufkommenden Forschungsstudie wird die Verwendung eines nichtinvasiven Elektroenzephalogramms (EEG) zur Bewertung des Autismusrisikos eines Kindes bewertet. Dies kann zu einer einfacheren Methode zur Diagnose von Autismus bei Säuglingen führen.

Die Testmethode kombiniert dann die EEG-Ergebnisse mit Algorithmen für maschinelles Lernen, so die Forscher William Bosl, Charles A. Nelson und Kollegen.

In einer Pilotstudie im Kinderkrankenhaus Boston unterschied ihr System mit einer Genauigkeit von 80 Prozent zwischen 9 Monate alten Säuglingen, von denen bekannt ist, dass sie ein hohes Risiko für Autismus haben, und gleichaltrigen Kontrollpersonen.

Obwohl diese Arbeit im Online-Open-Access-Journal veröffentlicht BMC MedizinEs erfordert eine Validierung und Verfeinerung und schlägt eine sichere und praktische Methode zur Identifizierung von Säuglingen mit hohem Risiko für die Entwicklung von Autismus vor, indem sehr frühe Unterschiede in der Organisation und Funktion des Gehirns erfasst werden.

Dies würde es Eltern ermöglichen, ein bis zwei Jahre mit Verhaltensinterventionen zu beginnen, bevor Autismus durch traditionelle Verhaltenstests diagnostiziert werden kann.

"Die vom Gehirn erzeugte elektrische Aktivität enthält viel mehr Informationen als wir erwartet haben", sagte Bosl, ein Neuroinformatiker im Informatikprogramm des Kinderkrankenhauses. "Computeralgorithmen können Muster in den verschnörkelten Linien erkennen, die das Auge nicht sehen kann."

Bosl und Kollegen zeichneten ruhende EEG-Signale von 79 Babys im Alter von 6 bis 24 Monaten auf, die an einer größeren Studie teilnahmen, um sehr frühe Risikomarker für Autismus zu finden.

46 Säuglinge hatten ein älteres Geschwister mit einer bestätigten Diagnose einer Autismus-Spektrum-Störung (ASD); Die anderen 33 hatten keine Familiengeschichte von ASDs.

Während die Babys einem Forschungsassistenten beim Blasen zuschauten, wurden Aufnahmen über eine haarnetzartige Kappe auf ihrer Kopfhaut gemacht, die mit 64 Elektroden besetzt war. Wenn möglich, wurden die Tests im Alter von 6, 9, 12, 18 und 24 Monaten wiederholt.

Bosl nahm dann die EEG-Gehirnwellenwerte für jede Elektrode und berechnete ihre modifizierte Multiskalenentropie (mMSE) - ein Maß, das aus der Chaostheorie entlehnt wurde und den Grad der Zufälligkeit in einem Signal quantifiziert, aus dem Eigenschaften dessen abgeleitet werden können, was das Signal erzeugt .

In diesem Fall geben Muster in der elektrischen Aktivität des Gehirns indirekte Informationen darüber, wie das Gehirn verdrahtet ist: die Dichte der Neuronen in jedem Teil des Gehirns, wie die Verbindungen zwischen ihnen organisiert sind und das Gleichgewicht zwischen Kurz- und Fernverbindungen.

Die Forscher untersuchten die Entropie jedes EEG-Kanals, von dem angenommen wird, dass er Informationen über die Dichte neuronaler Verbindungen in der Gehirnregion in der Nähe dieser Elektrode enthält.

"Viele Neurowissenschaftler glauben, dass Autismus ein" Disconnection-Syndrom "widerspiegelt, bei dem verteilte Populationen von Neuronen nicht effizient miteinander kommunizieren", sagte Nelson.

"Die vorliegende Arbeit unterstützt diese Hypothese, indem sie darauf hinweist, dass das Gehirn von Säuglingen mit hohem Risiko für die Entwicklung von Autismus unterschiedliche Muster neuronaler Konnektivität aufweist, obwohl die Beziehung zwischen Entropie und Dichte neuronaler Dorne noch untersucht werden muss." (Neuronale Dorne sind Projektionen von Neuronen, die Synapsen oder Verbindungen mit anderen Neuronen bilden.)

Im Durchschnitt wurde der größte Unterschied im Alter von 9 Monaten festgestellt. Die Forscher stellen fest, dass Babys nach 9 Monaten wichtige Veränderungen in ihrer Gehirnfunktion erfahren, die für die Entstehung übergeordneter sozialer und kommunikativer Fähigkeiten entscheidend sind - Fähigkeiten, die bei ASDs häufig beeinträchtigt sind.

Aus Gründen, die noch untersucht werden müssen, gab es einen geschlechtsspezifischen Unterschied: Die Klassifizierungsgenauigkeit war bei Mädchen nach 6 Monaten am höchsten und blieb bei Jungen nach 12 und 18 Monaten hoch.

Insgesamt war der Unterschied zwischen der Hochrisikogruppe und den Kontrollen jedoch geringer, wenn Säuglinge nach 12 bis 24 Monaten getestet wurden.

Die Autoren spekulieren, dass die Hochrisikogruppe eine genetische Anfälligkeit für Autismus aufweist, die durch Umweltfaktoren beeinflusst und manchmal gemindert werden kann.

Bosl hofft, der Hochrisikogruppe im Laufe der Zeit zu folgen und EEG-Muster bei denen zu vergleichen, die eine tatsächliche ASD-Diagnose erhalten und sich normal zu entwickeln scheinen - und dann beide Gruppen mit den Kontrollen zu vergleichen.

"Mit genügend Daten möchte ich die gesamte Flugbahn jedes Kindes von 6 bis 24 Monaten verfolgen", sagte Bosl. "Der Trend im Laufe der Zeit kann in einem bestimmten Alter wichtiger sein als ein Wert."

Obwohl die Durchführung von EEG-Tests auf Autismusrisiko in großem Maßstab unpraktisch erscheint, ist sie kostengünstig, sicher, erfordert keine Sedierung (im Gegensatz zur Magnetresonanztomographie oder MRT), dauert nur wenige Minuten und kann in einer Arztpraxis durchgeführt werden.

Es gibt bereits Daten, die Unterschiede in den EEG-Mustern für Schizophrenie, Major Depression und PTBS zeigen, sagte Bosl. Er hat auch begonnen, Daten von älteren Kindern im Alter von 6 bis 17 Jahren zu sammeln, und hofft schließlich, genügend Probanden zu haben, um EEG-Muster für verschiedene Arten von ASDs vergleichen zu können.

Quelle: Kinderkrankenhaus Boston