Prin învățarea automată (machine learning), cercetătorii de la UC Davis MIND Institute au identificat mai multe tipare de autoanticorpi materni asociați cu diagnosticarea autismului. Studiul lor, publicat pe 22 ianuarie 2021 în revista științifică Molecular Psychiatry, s-a axat în mod specific pe tulburarea de spectru autist matern legată de autoanticorpi (ASD MAR), o afecțiune prezentă în aproximativ 20% dintre cazurile de autism.
Autoanticorpii sunt proteine imune care atacă propriile țesuturi ale unei persoane. Anterior, cercetătorii descoperiseră că autoanticorpii unei mame însărcinate pot reacționa cu creierul fătului în creștere și îi pot modifica dezvoltarea.
Echipa de cercetare a obținut probe de plasmă de la mame înscrise în studiul CHARGE. Oamenii de știință au analizat probele de la 450 de mame ale copiilor cu autism și 342 de mame ale copiilor în curs de dezvoltare, pentru a detecta reactivitatea la opt proteine diferite prezente în creierul fetal. Apoi au folosit un algoritm de învățare automată pentru a determina care tipare de autoanticorpi au fost asociate în mod specific cu un diagnostic de tulburare de spectru autist (TSA).
Programul de învățare automată a analizat aproximativ 10.000 de modele și a identificat trei tipare de top asociate cu MAR ASD:
- CRMP1 + GDA
- CRMP1 + CRMP2
- NSE + STIP1.
Cercetătorii au descoperit, de asemenea, că reactivitatea la CRMP1 în oricare dintre modelele de top crește semnificativ șansele unui copil cu autism mai sever.
Cu acești biomarkeri materni, există posibilitatea de a pune un diagnostic foarte precoce al autismului MAR. Studiul deschide calea către mai multe cercetări cu privire la potențialele teste înainte de concepție, utile în special pentru femeile cu risc crescut, de peste 35 de ani, sau care au născut deja un copil cu autism.
