L'étude complémentaire complémentaire confirme la réussite du test physiologique pour l'autisme

Un an après que les chercheurs publiés leur travail sur un test physiologique pour l'autisme, une étude complémentaire complémentaire confirme sa réussite exceptionnelle dans l'évaluation si un enfant est sur le spectre d'autisme. Un test physiologique qui supporte le procédé diagnostique d'un clinicien a le potentiel d'abaisser l'âge auquel des enfants sont diagnostiqués, menant à une demande de règlement plus tôt. Résultats de l'enquête, qui emploie un algorithme pour prévoir si un enfant a le trouble de spectre d'autisme (ASD) basé sur des métabolites dans une prise de sang,

« Nous avons regardé des groupes d'enfants avec le CIA indépendant de notre étude précédente et avons eu la réussite assimilée. Nous pouvons prévoir avec 88 pour cent d'exactitude si les enfants ont l'autisme, » avons dit Juergen Hahn, auteur important, systèmes biologiste, professeur, chef du service de Rensselaer Polytechnic Institute du génie biomédical, et membre du centre de Rensselaer pour la biotechnologie et les études interdisciplinaires (CBIS). « C'est extrêmement prometteur. »

On l'estime qu'approximativement 1,7 pour cent de tous les enfants sont diagnostiqués avec le CIA, caractérisé comme « invalidité de développement provoquée par des différences dans le cerveau, » selon le centres pour le contrôle et la prévention des maladies. Un diagnostic plus tôt est généralement reconnu pour aboutir à améliorer des résultats pendant que les enfants s'engagent aux services d'intervention précoce, et un diagnostic de CIA est possible à 18-24 mois d'âge. Cependant, parce que le diagnostic dépend seulement des observations cliniques, la plupart des enfants ne sont pas diagnostiqués avec le CIA jusqu'après 4 ans.

Plutôt que la recherche d'un indicateur unique de CIA, l'approche Hahn développé emploie de grandes techniques de caractéristiques pour rechercher des configurations en métabolites concernant deux a branché les voies cellulaires (une suite d'interactions entre les molécules que fonctionnement de cellules de contrôle) aux tiges soupçonnées au CIA.

Le « travail de Juergen en développant un test physiologique pour l'autisme est un exemple de la façon dont la surface adjacente interdisciplinaire de science-bureau d'études de durée chez Rensselaer porte des points de vue neufs et des solutions pour améliorer la santé des personnes, » a dit Deepak Vashishth, directeur de CBIS. « C'est un résultat grand de l'accent plus grand sur Alzheimer et des maladies neurodegenerative à CBIS, où notre travail joint des approches multiples pour développer de meilleurs outils de diagnostic et la thérapeutique neuve de biomanufacture. »

Le premier succès a en 2017 analysé des caractéristiques d'un groupe de 149 personnes, environ dont la moitié avait été précédemment diagnostiqué avec le CIA. Pour chaque membre du groupe, Hahn a obtenu des caractéristiques sur 24 métabolites liées aux deux voies cellulaires--le cycle de méthionine et la voie de transsulfuration. Délibérément manquant des caractéristiques d'une personne dans le groupe, Hahn a soumis l'ensemble de données restant aux techniques avancées d'analyse et a employé des résultats pour produire d'un algorithme prévisionnel. L'algorithme a alors effectué une prévision au sujet des caractéristiques à partir de la personne manquée. Hahn croix-a validé les résultats, échangeant une personne différente hors du groupe et répétant le procédé pour chacun des 149 participants. Sa méthode a correctement recensé 96,1 pour cent de tous les participants se développants typique et 97,6 pour cent de la cohorte de CIA.

Les résultats étaient impressionnants et produit, a dit Hahn, un objectif neuf : « Pouvons nous reproduisons ceci ? »

L'étude neuve s'applique l'approche de Hahn à un ensemble de données indépendant. Pour éviter le procédé prolongé de recueillir des caractéristiques neuves par des tests cliniques, Hahn et son équipe ont recherché les ensembles de données existants qui ont compris les métabolites qu'il avait analysées dans l'étude originelle. Les chercheurs recensés s'approprient des caractéristiques de trois études différentes qui ont compris un total de 154 enfants avec l'autisme conduit par des chercheurs à l'institut de recherches des enfants de l'Arkansas. Les caractéristiques ont compris seulement 22 des 24 métabolites qu'il avait l'habitude de produire l'algorithme prévisionnel originel, toutefois Hahn a déterminé les informations disponibles serait suffisant pour le test.

L'équipe avait l'habitude leur approche pour recréer l'algorithme prévisionnel, cette fois utilisant des caractéristiques des 22 métabolites du groupe originel de 149 enfants. L'algorithme a été alors appliqué au groupe neuf de 154 enfants afin de tester. Quand l'algorithme prévisionnel a été appliqué à chaque personne, il a correctement prévu l'autisme avec 88 pour cent d'exactitude.

Hahn a dit que la différence entre le régime d'exactitude originel et celui de l'étude neuve peut vraisemblablement être attribuée à plusieurs facteurs, être le plus important que deux des métabolites étaient indisponibles dans le deuxième ensemble de données. Chacune des deux métabolites avait été les indicateurs intenses dans l'étude précédente.

De façon générale, la deuxième étude valide les résultats originels, et fournit des analyses dans plusieurs variantes à l'approche.

« Le résultat le plus signicatif est le niveau élevé d'exactitude que nous pouvons obtenir utilisant cette approche des années rassemblées par caractéristiques indépendamment de l'ensemble de données originel, » a dit Hahn. « C'est une approche que nous voudrions voir faire avancer dans des tests cliniques et éventuel dans un test disponible dans le commerce. »