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A dilatação do aluno e a frequência cardíaca de medição que usa o AI podiam permitir um diagnóstico mais adiantado do autismo

O autismo e outras desordens neurodevelopmental não estão diagnosticados frequentemente até que uma criança esteja alguns anos de idade, quando as intervenções e o discurso comportável/terapia ocupacional se tornam menos eficazes. Mas a pesquisa nova esta semana em PNAS sugere aquela duas simples, medidas determinantes -- flutuações espontâneas na dilatação do aluno ou na frequência cardíaca-- podia permitir um diagnóstico muito mais adiantado da síndrome de Rett e possivelmente das outras desordens com autismo-como características.

O estudo, conduzido pelo neurocientista Michela Fagiolini, PhD, e companheiro pos-doctoral Pietro Artoni do hospital de crianças de Boston, PhD, revela um algoritmo deaprendizagem que possa manchar as anomalias na dilatação do aluno que são com carácter de previsão da desordem do espectro do autismo (ASD) em modelos do rato. Mostra mais que o algoritmo pode exactamente detectar se uma menina tem a síndrome de Rett, uma desordem genética que danifique cognitivo, sensorial, motor, e função autonómica que começa em 6 18 meses da idade, assim como autismo-como comportamentos.

Fagiolini e a esperança dos colegas este sistema podiam fornecer um sinal de aviso prévio não apenas para a síndrome de Rett mas para ASD geralmente. No futuro, acreditam que poderia igualmente ser usado para monitorar as respostas dos pacientes aos tratamentos; actualmente, um ensaio clínico está testando o ketamine da droga para a síndrome de Rett, e uma experimentação da terapia genética é planeada.

Nós queremos ter algum readout do que está indo sobre no cérebro que é quantitativo, objetivo, e sensível às mudanças subtis. Mais amplamente, nós estamos faltando os biomarkers que são reflexivos da actividade de cérebro, fácil determinar, e não inclinado. Uma máquina poderia medir um biomarker e não ser afectada por interpretações subjetivas de como um paciente está fazendo.”

Michela Fagiolini, PhD, neurocientista, o hospital de crianças de Boston  

Despertar alterado no autismo

Fagiolini e Artoni, na colaboração próxima com Takao Hensch, PhD, e Charles Nelson, PhD, em crianças de Boston, começaram com a ideia que os povos no espectro do autismo alteraram estados comportáveis. A evidência prévia indica que os circuitos cholinergic do cérebro, que são envolvidos no despertar, estão molestados especialmente, e que o despertar alterado afecta a dilatação espontânea do aluno/constrição e a frequência cardíaca.

A equipe de Fagiolini, apoiada pelo IRCN no centro do F.M. Kirby Neurobiologia das crianças de Boston, exps para medir flutuações do aluno em diversos modelos do rato de ASD, incluindo ratos com as mutações que causam a síndrome de Rett ou desordem CDKL5, assim como ratos de BTBR. A dilatação e a constrição espontâneas do aluno foram alteradas mesmo antes que os animais começaram a mostrar ASD-como sintomas, a equipe encontrada.

Além disso, nos ratos que faltam MeCP2, o gene transformado na síndrome de Rett, restaurando uma cópia normal do gene, em circuitos cholinergic do cérebro somente, impediu o início de anomalias pupillary assim como de sintomas comportáveis.

Síndrome de predição de Rett nas meninas

Para ligar sistematicamente as mudanças observadas do despertar ao sistema cholinergic, a equipe aproveitou-se de uma descoberta mais adiantada por Hensch: os ratos que faltam a exibição da proteína LYNX1 aumentaram a sinalização cholinergic. Baseado em aproximadamente 60 horas da observação destes ratos, os investigador “treinaram” um algoritmo de aprendizagem profundo para reconhecer testes padrões pupillary anormais. O mesmo algoritmo calculou exactamente a deficiência orgânica cholinergic nos ratos de BTBR, de CDKL5, e de MeCP2-deficient.

A equipe trouxe então este algoritmo a 35 raparigas com síndrome de Rett e 40 controles tipicamente tornando-se. Em vez de medir os alunos das meninas (porque os pacientes podem se remexer), usaram flutuações da frequência cardíaca como a medida do despertar. O algoritmo todavia identificou com sucesso as meninas com Rett, com uma precisão de 80 por cento no primeiro e segundo ano de vida.

“Estes dois biomarkers flutuam em uma maneira similar porque são proxys da actividade do despertar autonómico,” dizem Artoni. “É 'a resposta assim chamada da luta ou do vôo.”

O despertar autonómico, uma propriedade do cérebro que é preservado fortemente através da espécie diferente, é um indicador robusto de uma trajectória desenvolvente alterada, Fagiolini e Artoni encontrou.

Biomarkers para bebês?

Em um estudo precedente com Nelson, Fagiolini mostrou que os potenciais evocados visuais, uma medida do EEG do processamento visual no cérebro, poderiam igualmente servir como um biomarker potencial para a síndrome de Rett. Acredita aquela junto, tais biomarkers poderia oferecer ferramentas robustas contudo disponíveis da selecção para infantes e crianças, advertência de problemas neurodevelopmental iminentes e ajuda seguir a progressão de seu revelação ou tratamento.

“Se nós temos os biomarkers que são não invasores e avaliados facilmente, mesmo um bebê recém-nascido ou um paciente não-verbal poderiam ser monitorados através dos timepoints múltiplos,” Fagiolini diz.

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.