Сканиране на мозъка за подпомагане на идентификацията на аутизма?

Нововъзникващите изследвания показват, че може да има ден, в който аномалии в мозъка, свързани с аутизъм, да бъдат открити с мозъчни сканирания.

Ранното откриване на тези специфични мозъчни аномалии може да доведе до подобрена диагностика и подобрено разбиране на разстройствата от аутистичния спектър.

Откриването на биомаркерите, свързани с аутизма, е предизвикателство, често защото методите, които показват обещание за една група пациенти, се провалят, когато се прилагат към друга.

В ново проучване обаче учените отчитат нова степен на успех. Предложеният от тях биомаркер работи със сравнително висока степен на точност при оценката на два различни набора възрастни.

Учените разработиха компютърен алгоритъм, наречен „класификатор”, Тъй като може да класифицира групи от субекти - тези с разстройство от аутистичния спектър и тези без - въз основа на мозъчно сканиране с функционален магнитен резонанс (fMRI).

Като анализира хиляди връзки на свързаността на мозъчната мрежа при десетки хора с и без аутизъм, софтуерът открива 16 ключови междурегионални функционални връзки, които му позволяват да разбере с висока точност кой е бил традиционно диагностициран с аутизъм и кой не.

Технологията е основно разработена от International Telecommunications Research Institute International в Киото, Япония, с голям принос от трима съавтори от университета Браун в Роуд Айлънд.

Изследователи са изследвали 181 възрастни доброволци на три обекта в Япония и след това са приложили алгоритъма към група от 88 възрастни американци на седем обекта. Всички доброволци от проучването с диагноза аутизъм нямат интелектуални увреждания.

„Това е първото проучване, при което [успешно] се прилага класификатор към съвсем различна кохорта“, каза авторът-кореспондент д-р Юка Сасаки, доцент по когнитивни, лингвистични и психологически науки в Браун.

„Имаше многобройни опити и преди. Най-накрая преодоляхме проблема. ”

Класификаторът, който съчетава два алгоритма за машинно обучение, работи добре във всяка популация, като средно е средно 85 процента точност сред японските доброволци и 75 процента точност сред американците.

Изследователите са изчислили, че вероятността да се види тази степен на кръстосано представяне съвсем случайно е 1,4 на милион.

Изследователите потвърдиха ефикасността на класификатора по друг начин, като сравниха прогнозата на класификатора за диагноза аутизъм с основния диагностичен метод, достъпен в момента за клиницистите, График за диагностично наблюдение на аутизма (ADOS).

ADOS се основава не на маркери на биологията или физиологията, а вместо това на интервюта на лекар и наблюдения на поведението. Класификаторът успя да предвиди резултати по комуникационния компонент ADOS със статистически значима корелация от 0,44. Корелацията предполага, че 16-те връзки, идентифицирани от класификатора, се отнасят до важни атрибути в ADOS.

След това изследователите откриха, че връзките са свързани с мозъчна мрежа, отговорна за мозъчните функции като разпознаване на други хора, обработка на лица и емоционална обработка. Това анатомично подреждане е в съответствие със симптомите, свързани с разстройства от аутистичния спектър, такива социални и емоционални възприятия.

И накрая, екипът потърси дали класификаторът отразява по подходящ начин приликите и разликите между разстройствата от аутистичния спектър и други психиатрични състояния.

Известно е например, че аутизмът споделя някои прилики с шизофренията, но не и с депресия или разстройство с хиперактивност с дефицит на внимание.

Когато се прилага при пациенти с всяко от тези други разстройства в сравнение с подобни хора без условия, класификаторът показва умерена, но статистически значима точност при разграничаване на пациенти с шизофрения, но не и пациенти с депресия или ADHD.

Ядрено-магнитен резонанс, необходими за събиране на данните, са прости, каза Сасаки. Субектите трябваше да прекарат около 10 минути в машината и не трябваше да изпълняват никакви специални задачи. Просто трябваше да стоят неподвижни и да си почиват.

Въпреки тази простота и въпреки че класификаторът се представя безпрецедентно добре като въпрос на изследване, Сасаки каза, че все още не е готов да бъде клиничен инструмент. Въпреки че бъдещето може да донесе това развитие, първо ще са необходими усъвършенствания.

„Нивото на точност трябва да бъде много по-високо“, каза Сасаки. „Осемдесет процента точност може да не са полезни в реалния свят.“

Също така не е ясно как ще работи при децата, тъй като доброволците в това проучване са всички възрастни.

Въпреки че класификаторът не е готов за текуща диагностика, тъй като точността подобрява сканирането, а анализът може да бъде не само физиологично диагностичен инструмент, но и подход за наблюдение на ефективността на лечението.

Лекарите може би ще могат да използват инструмента някой ден, за да наблюдават дали терапиите предизвикват промени в мозъчната свързаност, каза Сасаки.

Изследването е публикувано в списанието Nature Communications.

Източник: Университет Браун