Pētījums atkārto asins analīzes efektivitāti autismam
Turpmākais pētījums apstiprina, ka asins analīze var palīdzēt ar 88 procentu precizitāti paredzēt, vai bērnam ir autisms. Jaunais pētījums atbalsta pirms gada veikto darbu, kas liecina, ka testam ir potenciāls pazemināt bērnu diagnosticēšanas vecumu, kas noved pie agrākas ārstēšanas.
Pētījuma rezultāti, kas izmanto algoritmu, lai prognozētu, vai bērnam ir autisma spektra traucējumi (ASD), pamatojoties uz metabolītiem asins paraugā, tiešsaistē parādās žurnālā Bioinženierija un tulkošanas medicīna.
“Mēs apskatījām bērnu grupas ar ASS neatkarīgi no mūsu iepriekšējā pētījuma un guvām līdzīgus panākumus. Mēs spējam ar 88 procentu precizitāti paredzēt, vai bērniem ir autisms, ”sacīja vadošais autors doktors Jergens Hāns.
Hāns ir Rensselaera Politehniskā institūta Biomedicīniskās inženierijas nodaļas vadītājs un Rensselaer biotehnoloģijas un starpdisciplināro pētījumu centra (CBIS) loceklis.
Hāns uzskata, ka testa apstiprināšana “ir ļoti daudzsološa”.
Saskaņā ar Slimību kontroles un profilakses centru datiem aptuveni 1,7 procentiem no visiem bērniem tiek diagnosticēta ASD, ko raksturo kā "attīstības traucējumus, ko izraisa smadzeņu atšķirības".
Parasti tiek atzīts, ka agrāka diagnoze rada labākus rezultātus, jo bērni iesaistās agrīnās iejaukšanās dienestos, un ASD diagnoze ir iespējama 18-24 mēnešu vecumā.
Tomēr, tā kā diagnoze ir atkarīga tikai no klīniskajiem novērojumiem, lielākajai daļai bērnu ASD tiek diagnosticēta tikai pēc 4 gadu vecuma.
Tā vietā, lai meklētu vienīgo ASD indikatoru, Hāna izstrādātā pieeja izmanto lielo datu paņēmienus, lai meklētu metabolītu modeļus, kas saistīti ar diviem savienotiem šūnu ceļiem (mijiedarbības virkne starp molekulām, kas kontrolē šūnu darbību) ar aizdomām par saitēm ar ASD.
Sākotnējie panākumi 2017. gadā analizēja datus no 149 cilvēku grupas, no kurām aptuveni pusei iepriekš bija diagnosticēta ASD. Par katru grupas locekli Hāns ieguva datus par 24 metabolītiem, kas saistīti ar diviem šūnu ceļiem - metionīna ciklu un transsulfurācijas ceļu.
Apzināti izlaižot datus no viena indivīda grupā, Hāns pakļāva atlikušajai datu kopai uzlabotas analīzes metodes un izmantoja rezultātus, lai ģenerētu prognozēšanas algoritmu.
Pēc tam algoritms izteica prognozi par izlaistās personas datiem. Hāns salīdzinoši apstiprināja rezultātus, nomainot citu personu no grupas un atkārtojot procesu visiem 149 dalībniekiem.
Viņa metode pareizi identificēja 96,1 procentus no visiem parasti jaunattīstības dalībniekiem un 97,6 procentus no ASD kohorta.
Rezultāti bija iespaidīgi un radīti, sacīja Hāns, jauns mērķis: "Vai mēs varam to atkārtot?"
Jaunajā pētījumā Hāna pieeja tiek izmantota neatkarīgai datu kopai. Lai izvairītos no ilgstoša jaunu datu vākšanas procesa klīniskajos pētījumos, Hāns un viņa komanda meklēja esošās datu kopas, kas ietvēra metabolītus, kurus viņš analizēja sākotnējā pētījumā.
Pētnieki identificēja atbilstošus datus no trim dažādiem pētījumiem, kuros kopā bija iekļauti 154 bērni ar autismu, kurus veica Arkanzasas Bērnu pētniecības institūta pētnieki.
Dati ietvēra tikai 22 no 24 metabolītiem, kurus viņš izmantoja, lai izveidotu sākotnējo prognozēšanas algoritmu, tomēr Hāns noteica, ka pieejamā informācija būtu pietiekama testam.
Komanda izmantoja savu pieeju, lai atjaunotu prognozēšanas algoritmu, šoreiz izmantojot datus par 22 metabolītiem no sākotnējās 149 bērnu grupas.
Pēc tam algoritms testēšanas vajadzībām tika piemērots jaunajai 154 bērnu grupai. Kad katram cilvēkam tika piemērots prognozēšanas algoritms, tas pareizi prognozēja autismu ar 88 procentu precizitāti.
Hāns sacīja, ka atšķirību starp sākotnējo precizitāti un jauno pētījumu, iespējams, var attiecināt uz vairākiem faktoriem, vissvarīgākais ir tas, ka divi no metabolītiem otrajā datu kopā nebija pieejami. Katrs no šiem diviem metabolītiem bija spēcīgi rādītāji iepriekšējā pētījumā.
Kopumā otrais pētījums apstiprina sākotnējos rezultātus un sniedz ieskatu vairākos pieejas variantos.
"Visnozīmīgākais rezultāts ir augsta precizitātes pakāpe, ko mēs varam iegūt, izmantojot šo pieeju datiem, kas savākti gadiem, izņemot sākotnējo datu kopu," sacīja Hāns.
"Šī ir pieeja, kuru mēs vēlētos redzēt, virzoties uz priekšu klīniskajos pētījumos un galu galā komerciāli pieejamā testā."
Avots: Rensselaera Politehniskais institūts
