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L'apprendimento automatico identifica i reticoli degli autoanticorpo materni connessi con autismo

Facendo uso dell'apprendimento automatico, i ricercatori all'istituto di MENTE di Uc Davis hanno identificato parecchi reticoli degli autoanticorpo materni altamente connessi con la diagnosi e la severità di autismo.

Il loro studio, pubblicato il 22 gennaio in psichiatria molecolare, specificamente messa a fuoco su disordine in relazione con autoanticorpo materno di spettro di autismo (MARZO ASD), una circostanza che rappresenta intorno 20% di tutte le casse di autismo.

Le implicazioni da questo studio sono tremende. È la prima volta che l'apprendimento automatico è stato usato per identificare con i reticoli ASD-specifici 100% di MARZO di accuratezza come biomarcatori potenziali del rischio di ASD.„

Judy Van de Water, professore di reumatologia, allergia ed immunologia clinica, Uc Davis e l'autore principale dello studio

Gli autoanticorpo sono proteine immuni che attaccano i propri tessuti di una persona. Precedentemente, Van de l'Water ha trovato che gli autoanticorpo di una madre incinta possono reagire con il cervello dei suoi feti crescenti ed alterare il suo sviluppo.

L'apprendimento automatico identifica i reticoli che indicano la probabilità e la severità di autismo

Il gruppo di ricerca ha ottenuto i campioni del plasma dalle madri iscritte allo studio della TASSA. Hanno analizzato i campioni da 450 madri dei bambini con autismo e da 342 madri dei bambini tipicamente di sviluppo, anche dalla TASSA, per individuare la reattività ad otto proteine differenti che sono abbondanti in cervello fetale. Poi hanno usato un algoritmo di apprendimento automatico per determinare quali reticoli degli autoanticorpo specificamente sono stati associati con una diagnosi di ASD.

I ricercatori hanno creato e convalidato una prova per identificare i reticoli materni ASD-specifici degli autoanticorpo della reattività contro otto proteine altamente espresse nel cervello di sviluppo.

“Il gran cosa circa questo studio particolare è che abbiamo creato un nuovo, prova molto traducibile per uso clinico futuro,„ ha detto Van de l'Water. Questa analisi del sangue materna semplice utilizza una piattaforma di ELISA (analisi dell'Enzima-Collegare-Immunosorbente), che è molto rapida ed accurata.

Il programma di apprendimento automatico ha sgranocchiato approssimativamente 10.000 reticoli ed ha identificato tre reticoli superiori connessi con MARZO ASD: CRMP1+GDA, CRMP1+CRMP2 e NSE+STIP1.

“Per esempio, se la madre ha autoanticorpo a CRIMP1 e a GDA (il reticolo più comune), le sue probabilità di avere un bambino con autismo sono 31 volta maggiori della popolazione in genere, in base a questo gruppo di dati corrente. Quello è enorme,„ ha detto Van de l'Water. “C'è pochissimo là fuori che sta andando dargli quel tipo di valutazione del rischio.„

I ricercatori egualmente hanno trovato che la reattività a CRMP1 in c'è ne della cima modella significativamente aumenta le probabilità di un bambino che ha autismo più severo.

Implicazioni future

Van de l'Water nota che con questi biomarcatori materni, ci sono possibilità per la diagnosi precoce molto di autismo di MARZO e di intervento comportamentistico più efficace. Lo studio apre la porta per la più ricerca sulla prova potenziale di preconcetto, particolarmente utile per le donne ad alto rischio più vecchie di 35 o chi già hanno dato alla luce ad un bambino con autismo.

“Possiamo prevedere che una donna potrebbe avere un'analisi del sangue per questi anticorpi prima dell'ottenere incinta. Se li avesse, saprebbe che sarebbe stata a molto ad alto rischio di avere un bambino con autismo. Se non, ha una probabilità più bassa 43% di avere un bambino con autismo mentre l'autismo di MARZO è eliminato,„ Van de l'Water ha detto.

Van de l'Water corrente sta ricercando gli effetti patologici degli autoanticorpo materni facendo uso dei modelli animali. “Egualmente useremo questi modelli animali per sviluppare le strategie terapeutiche per bloccare gli autoanticorpo materni dal feto,„ ha detto Van de l'Water.

“Questo studio è un gran cosa in termini di valutazione del rischio iniziale per autismo e stiamo sperando che questa tecnologia si trasformi in qualcosa che sia clinicamente utile in futuro.„

Source:
Journal reference:

Ramirez-Celis, A., et al. (2021) Risk assessment analysis for maternal autoantibody-related autism (MAR-ASD): a subtype of autism. Molecular Psychiatry. doi.org/10.1038/s41380-020-00998-8.