Kas väikelaste ajutegevus võib ennustada autismi?
Uues uuringus näitasid autismi uurijad kuue kuu vanuste laste magnetresonantstomograafiaid, et näidata, kuidas ajupiirkonnad on ühendatud ja sünkroniseeritud, ning ennustasid siis õigesti 81 protsenti kõrge riskiga imikutest, kes vastavad autismi kriteeriumitele hiljem kaheaastaselt.
"Puuduvad käitumisjooned, mis aitaksid meil autismi tuvastada enne sümptomite väljakujunemist, mis ilmnevad teisel eluaastal," ütles kaasautor John R. Pruett noorem, dr, Ph.D. psühhiaatria Washingtoni ülikooli meditsiinikoolis St. Louis.
"Kuid varajane sekkumine parandab tulemusi, nii et kui me saaksime tulevikus kasutada MRT-d ülisuure riskiga laste tuvastamiseks enne sümptomite tekkimist, saaksime ravi alustada varem."
Eelmises ajakirjas avaldatud uuringus Loodus, kasutasid Põhja-Carolina ülikooli (UNC) teadlased MRT-sid, et teha kindlaks aju anatoomia erinevused, mis võiksid ennustada, millistel lastel areneb väikelastena autism.
Aastal avaldatud uues dokumendis Teaduse translatiivne meditsiinkirjeldavad teadlased teist tüüpi aju biomarkereid, mida saaks kasutada diagnostilise tööriistakomplekti osana, et aidata lapsi võimalikult varakult tuvastada, enne kui autismi sümptomid isegi ilmnevad.
"Loodusartikkel keskendus anatoomia mõõtmisele kahel ajahetkel (kuus ja 12 kuud), kuid see uus artikkel keskendus sellele, kuidas ajupiirkonnad omavahel ühel ajahetkel (kuus kuud) sünkroonitakse, et veelgi nooremas eas ennustada, milliseid imikuid arendaks väikelastena autismi, ”ütles vanemautor Joseph Piven, Thomas E. Castelloe UNC meditsiinikooli psühhiaatria eriteaduste professor ja Carolina arenguhäirete instituudi direktor.
"Mida rohkem me ajust enne sümptomite ilmnemist aru saame, seda paremini oleme valmis lapsi ja nende peresid aitama."
Uuringu jaoks paigutati magavad imikud MRI-aparaati ja skanniti umbes 15 minutit, et registreerida närvi aktiivsus 230 erinevas ajupiirkonnas. Seejärel said teadlased jälgida sünkroniseeritud ajutegevust, mis on tunnetuse, mälu ja käitumise jaoks ülioluline.
Seejärel keskendusid teadlased autismi põhitunnustega seotud ajupiirkonna seostele: keeleoskus, korduv käitumine ja sotsiaalne käitumine. Näiteks määrasid nad kindlaks, millised ajupiirkonnad - sünkroniseeritud kuue kuu pärast - olid seotud käitumisega kaheaastaselt.
See teave aitas Peneni kaasuurijatel luua arvutiprogrammi, mida nimetatakse masinõppe klassifikaatoriks, mis suutis lahendada peamiste ajupiirkondade sünkroonimise erinevused. Kui arvuti on neid erinevaid mustreid õppinud, rakendasid teadlased teavet eraldi imikute komplektile.
Selles uuringu osas osales 59 kõrge riskiga imikut. Kummalgi oli vanem autismiga õde-vend, see tähendab, et igal lapsel oli autismi tekkimise tõenäosus umbes viiendal, erinevalt 68-st, mis on ligikaudne risk kogu elanikkonnale. Üheteistkümnest 59 lapsest tekkis autism.
Masinõppe klassifikaator suutis jaotada leiud kahte põhirühma: MRI andmed lastelt, kellel tekkis autism, ja MRI andmed nendest, kellel seda ei olnud. Ainult seda teavet kasutades ennustas arvutiprogramm õigesti 81 protsenti imikutest, kes hiljem kaheaastaselt autismi kriteeriumidele vastavad.
"Kui klassifikaator tegi kindlaks, et lapsel on autism, oli see alati õige. Kuid see igatses kahte last. Neil tekkis küll autism, kuid arvutiprogramm ei ennustanud seda õigesti, vastavalt andmetele, mille saime kuue kuu vanuselt, ”ütles Robert Emerson, Ph.D., UNC endine järeldoktor ja uuringu esimene autor.
"Keegi pole varem sellist uuringut teinud kuue kuu vanuste laste seas ja seetõttu tuleb seda korrata. Loodame peagi läbi viia suurema uuringu erinevate uuringus osalejatega. ”
Allikas: Põhja-Carolina ülikooli tervishoiusüsteem
