28/MAYO/2017
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Tecnología

Desarrollan una fórmula para detectar el autismo en sangre

Gracias a un algoritmo basado en niveles de metabolitos encontrados en una muestra de sangre, se puede predecir con precisión si un niño tiene Trastorno del Espectro Autista.

REDACCIÓN | Madrid - 20-03-2017 | 0


Investigadores del Instituto Rensselaer Polytechnic han desarrollado un algoritmo basado en los niveles de metabolitos que se encuentran en una muestra de sangre y que pueden predecir con precisión si un niño padece el Trastorno del Espectro Autista (TEA).

Se trata de la primera prueba fisiológica para detectar esta patología y que abre la puerta al diagnóstico precoz, así como al desarrollo de futuras terapias.

"Este algoritmo puede decir si el individuo padece TEA y en qué parte del espectro se encuentra"
Según Juergen Hahn, autor principal del estudio, biólogo, profesor y jefe del Departamento de Ingeniería Biomédica del Instituto Rensselaer, “en vez de mirar los distintos metabolitos, investigamos los patrones de varios metabolitos y encontramos diferencias significativas entre los metabolitos de niños con TEA, que permiten categorizar si un individuo está en el espectro del autismo o no”.

Y es que, “mediante la medición de 24 metabolitos a partir de una muestra de sangre, este algoritmo puede decir si el individuo padece TEA e, incluso, en qué parte del espectro se encuentra”, asegura Hahn.

En este sentido, la investigación destaca que “una gran cantidad de estudios han analizado en un biomarcador, un metabolito o un gen y han encontrado algunas diferencias, pero la mayoría de las veces, estas diferencias no fueron estadísticamente significativas o los resultados no pudieron ser replicados de forma fiable”.

Mientras que “nuestra contribución es el uso de técnicas de grandes datos que son capaces de mirar a un conjunto de metabolitos que se han correlacionado con TEA y se hace estadísticamente más fuerte”, indican.

Además, Hahn espera seguir trabajando con sus colaboradores clínicos y que este hallazgo se convierta en herramienta de modelo y diagnóstico que ayude en el desarrollo de opciones de tratamiento.


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