¿Es posible diagnosticar el autismo por medio de una prueba fisiológica basada en un examen de sangre? Científicos del Instituto Politécnico de Rensselaer se propusieron este desafío, sin embargo, los trastornos del espectro autista (TEA) afectan a las personas de formas muy diversas. Este sería un obstáculo clave para el desarrollo de tal prueba.
Metodología: el diseño de la prueba fisiológica se basa en un algoritmo que analiza las mediciones de metabolitos en una muestra de sangre para predecir si una persona tiene un diagnóstico de TEA o no.
Para evaluar la solidez del algoritmo, el equipo de investigadores lo cotejó con datos recopilados de niños con TEA que también tienen una o más afecciones (llamadas afecciones coexistentes, como alergias o síntomas gastrointestinales).
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Hallazgos: para las condiciones analizadas, la precisión de los resultados de la predicción solo se vio mínimamente afectada por la presencia de condiciones concurrentes (Vargason et al., 2020).
El modelo, según la investigación, pudo identificar con éxito a 124 de 131 niños con TEA (94,7%), independientemente de si el niño también tenía o no una afección concurrente.
Estos resultados se muestran prometedores para avanzar hacia una detección temprano de los trastornos del espectro autista y, consecuentemente, dar el acompañamiento y tratamiento adecuado a cada persona.
Referencia bibliográfica:
Vargason, T., Roth, E., Grivas, G., Ferina, J., Frye, R. E., & Hahn, J. (2020). Classification of autism spectrum disorder from blood metabolites: Robustness to the presence of co-occurring conditions. En Research in Autism Spectrum Disorders (p. 101644). https://doi.org/10.1016/j.rasd.2020.101644
Fuente: Science Daily
