El autismo y otros trastornos del desarrollo neurológico a menudo no se diagnostican hasta que el niño tiene algunos años de edad, cuando las intervenciones conductuales y la terapia del habla / ocupacional se vuelven menos efectivas. Pero una nueva investigación esta semana en PNAS sugiere que dos medidas simples y cuantificables, fluctuaciones espontáneas en la dilatación de la pupila o la frecuencia cardíaca, podrían permitir un diagnóstico mucho más temprano del síndrome de Rett y posiblemente otros trastornos con características similares al autismo.
El estudio, dirigido por la neurocientífica Michela Fagiolini, PhD, del Boston Children's Hospital, y el becario postdoctoral Pietro Artoni, PhD, revela un algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar anomalías en la dilatación de la pupila que predicen el trastorno del espectro autista TEA en modelos de ratónAdemás, muestra que el algoritmo puede detectar con precisión si una niña tiene el síndrome de Rett, un trastorno genético que deteriora la función cognitiva, sensorial, motora y autónoma a partir de los 6 a 18 meses de edad, así como comportamientos similares al autismo.
Fagiolini y sus colegas esperan que este sistema pueda proporcionar una señal de alerta temprana no solo para el síndrome de Rett sino para el TEA en general. En el futuro, creen que también podría usarse para monitorear las respuestas de los pacientes a los tratamientos; actualmente, se está realizando un ensayo clínicoprobando el fármaco ketamina para el síndrome de Rett, y se planea una prueba de terapia génica.
"Queremos tener una lectura cuantitativa, objetiva y sensible a cambios sutiles de lo que sucede en el cerebro", dice Fagiolini. "En términos más generales, carecemos de biomarcadores que reflejen la actividad cerebral, fáciles de cuantificar, y sin sesgos. Una máquina podría medir un biomarcador y no verse afectada por interpretaciones subjetivas de cómo le está yendo a un paciente ".
excitación alterada en el autismo
Fagiolini y Artoni, en estrecha colaboración con Takao Hensch, PhD, y Charles Nelson, PhD, del Boston Children's, comenzaron con la idea de que las personas en el espectro autista tienen estados de comportamiento alterados. La evidencia previa indica que los circuitos colinérgicos del cerebro, queestán involucrados en la excitación, están especialmente perturbados, y esa excitación alterada afecta tanto a la dilatación / constricción espontánea de la pupila como a la frecuencia cardíaca.
El equipo de Fagiolini, con el apoyo del IRCN en el Boston Children's FM Kirby Neurobiology Center, se propuso medir las fluctuaciones de la pupila en varios modelos de ratón con TEA, incluidos ratones con las mutaciones que causan el síndrome de Rett o el trastorno CDKL5, así como ratones BTBR. Pupila espontáneala dilatación y la constricción se alteraron incluso antes de que los animales comenzaran a mostrar síntomas similares a los del TEA, encontró el equipo.
Además, en ratones que carecen de MeCP2, el gen mutado en el síndrome de Rett, al restaurar una copia normal del gen, solo en los circuitos cerebrales colinérgicos, previno la aparición de anomalías pupilares y síntomas conductuales.
Predicción del síndrome de Rett en niñas
Para vincular sistemáticamente los cambios de excitación observados con el sistema colinérgico, el equipo aprovechó un descubrimiento anterior de Hensch: los ratones que carecen de la proteína LYNX1 exhiben una señalización colinérgica mejorada. Basándose en aproximadamente 60 horas de observación de estos ratones, los investigadores "entrenaron"un algoritmo de aprendizaje profundo para reconocer patrones pupilares anormales. El mismo algoritmo estimó con precisión la disfunción colinérgica en ratones deficientes en BTBR, CDKL5 y MeCP2.
Luego, el equipo llevó este algoritmo a 35 niñas con síndrome de Rett y a 40 controles de desarrollo típico. En lugar de medir las pupilas de las niñas ya que los pacientes pueden inquietarse, utilizaron las fluctuaciones de la frecuencia cardíaca como medida de la excitación. No obstante, el algoritmo tuvo éxitoidentificó a las niñas con Rett, con una precisión del 80 por ciento en el primer y segundo año de vida.
"Estos dos biomarcadores fluctúan de manera similar porque son representantes de la actividad de excitación autónoma", dice Artoni. "Es la así llamada 'respuesta de lucha o huida".
La excitación autónoma, una propiedad del cerebro que se conserva fuertemente en diferentes especies, es un indicador sólido de una trayectoria de desarrollo alterada, encontraron Fagiolini y Artoni.
¿Biomarcadores para bebés?
En un estudio anterior con Nelson, Fagiolini mostró que los potenciales evocados visuales, una medida de EEG del procesamiento visual en el cerebro, también podrían servir como un biomarcador potencial para el síndrome de Rett. Ella cree que juntos, dichos biomarcadores podrían ofrecer una detección robusta pero asequibleherramientas para bebés y niños pequeños, que advierten sobre problemas inminentes del desarrollo neurológico y ayudan a seguir la progresión de su desarrollo o tratamiento.
"Si tenemos biomarcadores que no son invasivos y se evalúan fácilmente, incluso un bebé recién nacido o un paciente no verbal podrían ser monitoreados en múltiples puntos de tiempo", dice Fagiolini.
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Materiales proporcionados por Hospital de Niños de Boston . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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