Un grupo de investigadores del Hospital de Niños de Boston, en Estados Unidos, anunció algo que puede tener un impacto mayúsculo a la hora de diagnosticar el autismo en bebés de tan solo 3 meses de edad.
Los especialistas afirmaron que los datos del electroencefalograma (EEG), incorporados a un nuevo algoritmo informático, podrían ayudar a identificar a los niños que serán diagnosticados con este padecimiento con un nivel de precisión que alcanza el 95%.
El estudio publicado en la revista Scientific Reports evidencia que los EEG de bajo coste pueden predecir o descartar el autismo en bebés de hasta 3 meses de nacidos.
El autismo es uno de los trastornos del desarrollo infantil más difíciles de diagnosticar, por lo que el hallazgo representa una esperanza para que esta condición pueda ser superada en el futuro cercano.
Actuar a tiempo
Charles Nelson, director de los Laboratorios de Neurociencia Cognitiva en el Hospital de Niños de Boston, destacó que los EEG no son invasivos, suponen un coste muy bajo y pueden incorporarse con relativa facilidad a los chequeos de los bebés sanos. Nelson explica que:
“La fiabilidad pone sobre la mesa la posibilidad de actuar pronto, mucho tiempo antes de que comiencen a aparecer los primeros síntomas. Esto se traduce en que se podrían prevenir muchos de los comportamientos que usualmente son asociados con el trastorno”.
El proyecto ha sido denominado Detección Infantil, y en él los médicos analizan los datos de niños que tengan un hermano con autismo.
William Bosl, profesor asociado de Informática de Salud y Psicología Clínica en la Universidad de San Francisco, ha trabajado durante casi 10 años en diferentes algoritmos que buscan interpretar señales de los EEG en busca de mayores datos.
El trabajo de Bosl sugiere que un EEG que pudiera parecer normal, viene con información relevante que abarca la función cerebral, los patrones de conectividad y la estructura, y estos datos solo se encuentran con los algoritmos informáticos.
La investigación estudió a 99 bebés que fueron considerados de alto riesgo y a otros 89 con bajo riesgo (sin un hermano con el trastorno).
Método de estudio
Los estudios de EEG se realizaron en lactantes a los 3, 6, 9, 12, 18, 24 y 36 meses de edad. Para ello se les colocó sobre el cuero cabelludo una red con 128 sensores en el momento que estaban en el regazo de sus madres.
En paralelo al estudio, los niños también fueron analizados a través de extensas evaluaciones de su comportamiento con el Programa de observación del diagnóstico del autismo (Ados), un instrumento establecido para diagnosticar el trastorno.
Los algoritmos estudiaron hasta 6 componentes diferentes del EEG: alta gamma, gamma, beta, alfa, theta y delta. Para ello se emplearon diversas medidas de complejidad en la señal.
Las medidas reflejan diferencias en la forma en la que se conecta el cerebro y en cómo procesa la información. Los científicos explicaron, además, que los análisis realizados a los 9 meses arrojaron una precisión de casi el 100%. Incluso lograron determinar la severidad del trastorno.
Una vez más la ciencia ha encontrado la forma de acercarse al origen de los padecimientos humanos. Las bases que han sentado los investigadores del Hospital de Niños de Boston también servirán para que otros especialistas den a conocer sus progresos y permitan encontrar rápidamente el tratamiento más adecuado para los pacientes con autismo.
- Science Daily. (2018, May 17). EEG signals accurately predict autism as early as 3 months of age. Recuperado el 22 de mayo de 2018 de https://www.sciencedaily.com/releases/2018/05/180501085140.htm
- Boston Children´s Hospital. (2018, May 17). Diagnosing autism in infants? EEG algorithms make accurate predictions. Recuperado el 22 de mayo de 2018 de https://vector.childrenshospital.org/2018/05/predicting-autism-eegs/
