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El estudio complementario confirma éxito de la prueba fisiológica para el autismo

Un año después de que los investigadores publicaron su trabajo sobre una prueba fisiológica para el autismo, un estudio complementario confirma su éxito excepcional en fijar si un niño está en el espectro del autismo. Una prueba fisiológica que soporta el proceso diagnóstico de un clínico tiene el potencial de bajar la edad en la cual diagnostican a los niños, llevando al tratamiento anterior. Resultados del estudio, que utiliza un algoritmo para predecir si un niño tiene desorden del espectro del autismo (ASD) basado en los metabilitos en una muestra de sangre,

“Observábamos a grupos de niños con la independiente de ASD de nuestro estudio anterior y teníamos éxito similar. Podemos predecir con el 88 por ciento de exactitud si los niños tienen autismo,” dijimos a Juergen Hahn, autor importante, sistemas biólogo, profesor, jefe del departamento del Rensselaer Polytechnic Institute de la ingeniería biomédica, y pieza del centro de Rensselaer para la biotecnología y los estudios interdisciplinarios (CBIS). “Esto es extremadamente prometedor.”

Se estima que diagnostican al aproximadamente 1,7 por ciento de todos los niños con ASD, caracterizado como “incapacidad de desarrollo causada por diferencias en el cerebro,” según los centros para el control y prevención de enfermedades. La diagnosis anterior se reconoce generalmente para llevar para mejorar resultados mientras que los niños empeñan a servicios tempranos de la intervención, y una diagnosis de ASD es posible en 18-24 meses de la edad. Sin embargo, porque la diagnosis depende solamente de observaciones clínicas, no diagnostican a la mayoría de los niños con ASD hasta después de 4 años de edad.

Bastante que la búsqueda para un único indicador de ASD, la aproximación Hahn desarrollado utiliza técnicas grandes de los datos para explorar para las configuraciones en los metabilitos relevantes a dos conectó los caminos celulares (una serie de acciones recíprocas entre las moléculas que función de la célula del mando) con eslabones sospechosos con ASD.

El “trabajo de Juergen en desarrollar una prueba fisiológica para el autismo es un ejemplo de cómo el interfaz interdisciplinario de la ciencia-ingeniería de la vida en Rensselaer trae nuevas perspectivas y soluciones para perfeccionar salud humana,” dijo a Deepak Vashishth, director de CBIS. “Esto es un gran resultado del énfasis más grande en Alzheimer y de las enfermedades neurodegenerative en CBIS, donde nuestro trabajo ensambla aproximaciones múltiples para desarrollar mejores herramientas diagnósticas y terapéutica del biomanufacture la nueva.”

El éxito inicial analizaba en 2017 datos de un grupo de 149 personas, sobre la mitad de quienes había sido diagnosticado previamente con ASD. Para cada pieza del grupo, Hahn obtuvo datos sobre 24 metabilitos relacionados con los dos caminos celulares--el ciclo de la metionina y el camino del transsulfuration. Deliberadamente omitiendo datos a partir de un individuo en el grupo, Hahn sujetó el grupo de datos restante a las técnicas avanzadas del análisis y utilizó resultados para generar un algoritmo profético. El algoritmo entonces hizo una predicción sobre los datos del individuo omitido. Hahn cruz-validó los resultados, intercambiando a un diverso individuo fuera del grupo y relanzando el proceso para los 149 participantes. Su método determinó correctamente el 96,1 por ciento de todos los participantes típicamente que se convertían y el 97,6 por ciento de la cohorte de ASD.

Los resultados eran impresionantes y creado, dijo a Hahn, una nueva meta: “Podemos replegamos esto?”

El nuevo estudio aplica la aproximación de Hahn a un grupo de datos independiente. Para evitar el proceso muy largo de recopilar nuevos datos con juicios clínicas, Hahn y sus personas exploraron para los grupos de datos existentes que incluyeron los metabilitos que él había analizado en el estudio original. Los investigadores determinaron datos apropiados a partir de tres diversos estudios que incluyeron a un total de 154 niños con el autismo conducto por los investigadores en el instituto de la investigación de los niños de Arkansas. Los datos incluyeron solamente 22 de los 24 metabilitos que él creaba el algoritmo profético original, no obstante Hahn determinó la información disponible sería suficiente para la prueba.

Las personas utilizaron su aproximación para reconstruir el algoritmo profético, este vez usando datos de los 22 metabilitos del grupo original de 149 niños. El algoritmo entonces fue aplicado al nuevo grupo de 154 niños para comprobar. Cuando el algoritmo profético fue aplicado a cada individuo, predijo correctamente autismo con el 88 por ciento de exactitud.

Hahn dijo que la diferencia entre el régimen de exactitud original y el del nuevo estudio se puede atribuir probablemente a varios factores, el ser más importante que dos de los metabilitos eran inasequibles en el segundo grupo de datos. Cada uno de los dos metabilitos había sido indicadores fuertes del estudio anterior.

Total, el segundo estudio valida los resultados originales, y ofrece discernimientos en varias variantes en la aproximación.

“El resultado más significativo es el alto nivel de exactitud que podemos obtener usando esta aproximación en años cerco los datos aparte del grupo de datos original,” dijo a Hahn. “Ésta es una aproximación que quisiéramos ver trasladarse adelante en juicios clínicas y final a una prueba disponible en el comercio.”