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La dilatazione della pupilla e la frequenza cardiaca di misurazione facendo uso di AI hanno potuto permettere alla diagnosi precoce di autismo

L'autismo ed altri disordini neurodevelopmental non sono diagnosticati spesso finché un bambino non sia alcuni anni, quando gli interventi ed il discorso comportamentistico/terapia occupazionale entrano meno in vigore. Ma la nuova ricerca questa settimana in PNAS suggerisce quella due semplici, le misure quantificabili -- fluttuazioni spontanee nella dilatazione della pupilla o nella frequenza cardiaca-- ha potuto permettere alla diagnosi precoce molto della sindrome di Rett e possibilmente di altri disordini con le funzionalità del tipo di autismo.

Lo studio, piombo dal neuroscenziato Michela Fagiolini dell'ospedale pediatrico di Boston, dal PhD e dal collega postdottorale Pietro Artoni, PhD, rivela un algoritmo di apprendimento automatico che può macchiare le anomalie nella dilatazione della pupilla che sono premonirici di disordine di spettro di autismo (ASD) nei modelli del mouse. Più ulteriormente indica che l'algoritmo può individuare esattamente se una ragazza ha sindrome di Rett, una malattia genetica che altera conoscitivo, sensitivo, motore e funzione autonoma che comincia a 6 - 18 mesi dell'età come pure comportamenti del tipo di autismo.

Fagiolini e la speranza dei colleghi questo sistema hanno potuto fornire un segnale di allarme immediato non appena per la sindrome di Rett ma per ASD in generale. In futuro, credono che potrebbe anche essere usato per riflettere le risposte dei pazienti ai trattamenti; corrente, un test clinico sta provando la ketamina della droga a sindrome di Rett e una prova di terapia genica pianificazione.

Vogliamo avere certa lettura di che cosa sta continuando nel cervello che è quantitativo, obiettivo e sensibile ai cambiamenti sottili. Più largamente, stiamo mancando dei biomarcatori che sono riflettenti di attività di cervello, facile quantificare e non influenzato. Un commputer potrebbe misurare un biomarcatore e non essere influenzato tramite le interpretazioni soggettive di come un paziente sta facendo.„

Michela Fagiolini, PhD, neuroscenziato, ospedale pediatrico di Boston  

Risveglio alterato nell'autismo

Fagiolini e Artoni, in stretta collaborazione con Takao Hensch, PhD e Charles Nelson, PhD, ai bambini di Boston, hanno cominciato con l'idea che la gente sullo spettro di autismo ha alterato gli stati comportamentistici. La prova priore indica che i circuiti colinergici del cervello, che sono compresi nel risveglio, sono perturbati particolarmente e che il risveglio alterato pregiudica sia la dilatazione della pupilla spontanea/riduzione che la frequenza cardiaca.

Il gruppo di Fagiolini, di supporto dal IRCN al centro del F.M. Kirby la Neurobiology dei bambini di Boston, ha precisato per misurare le fluttuazioni dell'allievo in parecchi modelli del mouse di ASD, compreso i mouse con le mutazioni che causano la sindrome di Rett o il disordine CDKL5 come pure i mouse di BTBR. La dilatazione della pupilla e la riduzione spontanee sono state alterate anche prima che gli animali cominciassero a mostrare i sintomi del tipo di ASD, il gruppo trovato.

Inoltre, in mouse che mancano di MeCP2, il gene mutato nella sindrome di Rett, riparante una copia normale del gene, in circuiti colinergici del cervello soltanto, ha impedito l'inizio delle anomalie pupillary come pure dei sintomi comportamentistici.

Sindrome di predizione di Rett in ragazze

Per collegare sistematicamente i cambiamenti osservati del risveglio al sistema colinergico, il gruppo ha approfittato di una scoperta più iniziale da Hensch: i mouse che mancano della mostra della proteina LYNX1 hanno migliorato la segnalazione colinergica. Sulla base di circa 60 ore dell'osservazione di questi mouse, i ricercatori “hanno preparato„ un algoritmo di apprendimento profondo per riconoscere i reticoli pupillary anormali. Lo stesso algoritmo ha stimato esattamente la disfunzione colinergica nei mouse di BTBR, di CDKL5 e di MeCP2-deficient.

Il gruppo poi ha portato questo algoritmo a 35 ragazze con la sindrome di Rett e 40 comandi tipico di sviluppo. Invece di misurazione degli allievi delle ragazze (poichè i pazienti possono irritarsi), hanno usato le fluttuazioni di frequenza cardiaca come la misura del risveglio. L'algoritmo ciò nonostante ha identificato con successo le ragazze con Rett, con un'accuratezza di 80 per cento durante il primo e secondo anno di vita.

“Questi due biomarcatori oscillano in un simile modo perché sono proxy dell'attività del risveglio autonomo,„ dice Artoni. “È la cosiddetta 'risposta di volo o di lotta.„

Il risveglio autonomo, i beni del cervello che è conservato forte attraverso le specie differenti, è un indicatore robusto di una traiettoria inerente allo sviluppo alterata, Fagiolini e Artoni ha trovato.

Biomarcatori per i bambini?

In uno studio precedente con il Nelson, Fagiolini ha indicato che i potenziali evocati visivi, una misura di elettroencefalogramma di trattamento visivo nel cervello, potrebbero anche servire da biomarcatore potenziale per la sindrome di Rett. Crede insieme quella, tali biomarcatori potrebbe offrire gli strumenti robusti eppure accessibili della selezione per gli infanti ed i bambini, l'avvertimento dei problemi neurodevelopmental imminenti e contribuire a seguire la progressione del loro sviluppo o trattamento.

“Se abbiamo biomarcatori che sono non invadenti e valutati facilmente, anche un neonato o un paziente non verbale potrebbe essere riflesso attraverso i timepoints multipli,„ Fagiolini dice.

Source:
Journal reference:

Artoni, P. et al. (2019) Deep learning of spontaneous arousal fluctuations detects early cholinergic defects across neurodevelopmental mouse models and patients. PNAS. doi.org/10.1073/pnas.1820847116.