PLOS Computational Biology:血液检测可预测儿童自闭症
科学家已经开发出一种高度精准的方法可检测儿童是否为自闭症谱系障碍,这种方法是通过分析代谢标记物来检测的。
自闭症谱系障碍影响约1.5%的儿童,但其确切原因仍然未知,而且对此病症的诊断需要一个多科医生团队。已有研究揭示,自闭症谱系障碍儿童和正常儿童在代谢过程中存在某些差异。现在,研究人员试图将这些差异转化为诊断自闭症的新工具。
在此研究中,美国伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute)的Juergen Hahn和Daniel Howsmon及他们的同事提出了一种方法,这种方法可以根据血样中特定物质的浓度来识别孩子是否为自闭症谱系障碍。这些血液中的物质通过依赖叶酸的一碳(FOCM)代谢和转铁蛋白(TS)途径产生,这两者在自闭症儿童中都会被改变。
科学家使用在阿肯色儿童医院收集的83名自闭症儿童和76名神经正常儿童的血样数据,这些被调查的儿童年龄都在3至10岁之间。在先进的模型和统计分析工具的帮助下,血液中的代谢数据可以帮助研究人员正确分类97.6%的自闭症儿童和96.1%的神经正常儿童。
对此,研究的作者Juergen Hahn表示,这是此种类型唯一可将个体识别为自闭症谱系障碍或神经正常的方法。迄今为止还不知道有没有其他方法,使用任何类型的生物标志物也可以做到这一点,而且还能达到这样的准确度。
不过研究人员也表示,需要进一步的试验来确认研究结果。相关研究已发表于《PLOS计算生物学》(PLOS Computational Biology)。
医牛点睛:有了这个快速准确的方法,是不是可以帮助那些“来自星星的孩子”尽早获得有效的治疗呢?
循证来源:Classification and adaptive behavior prediction of children with autism spectrum disorder based upon multivariate data analysis of markers of oxidative stress and DNA methylation, published online March 2017, PLOS Computational Biology
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