Cuanto antes se percibe el autismo, más efectivas son las intervenciones, así lo asegura un grupo de expertos involucrados en intentar resolver el problema del diagnóstico de esta enfermedad. En edades tempranas los signos de esta patología son muy sutiles y fácilmente malinterpretables, por lo que muchos niños no son diagnosticados hasta los 2 años o incluso más, un factor que dificulta la capacidad de combatir los problemas que ocasiona.
Un estudio estadounidense nace para dar respuesta a esta situación. La investigación revela que la electroencefalografía (EGG por sus siglas en inglés), que mide la actividad eléctrica del cerebro, puede predecir con precisión el autismo o, en su caso, descartar el trastorno en bebés desde los 3 meses de edad.
La electroencefalografía puede predecir el autismo en bebés desde los 3 meses de edad
La ventaja principal de los electroencefalogramas es que ya se utilizan en muchos entornos pediátricos. Además, son una técnica de bajo coste, no invasivos y relativamente fáciles de incorporar a los chequeos de los bebés sanos, según ha apuntado el coautor del estudio, Charles Nelson, también director los Laboratorios de Neurociencia Cognitiva en el Boston Children's Hospital (Estados Unidos).
"Su fiabilidad al predecir si un niño desarrollará autismo plantea la posibilidad de intervenir muy temprano, mucho antes de que aparezcan los síntomas claros de conducta", ha señalado Nelson al exponer los resultados de las diversas pruebas experimentales llevadas acabo para la investigación.
La precisión del diagnóstico a los 9 meses de edad es del 100%
En uno de los ensayos, se realizaron pruebas electroencefalográficas a unos bebés a los 3, 6, 9, 12, 24 y 36 meses de edad como parte del Proyecto Infantil de Cribado, una colaboración entre el grupo de Nelson y la Universidad de Boston. Mientras los niños estaban acomodados en los regazos de sus madres, los investigadores colocaron redes con 128 sensores alrededor de sus pequeñas cabezas y fueron sometidos a extensas evaluaciones de comportamiento con el Programa de observación de diagnóstico del autismo (ADOS), una herramienta de diagnóstico clínico ya establecida.
Para interpretar las señales de la electroencefalografía, Nelson recurrió a William Bosl, profesor de la Universidad de San Francisco y participante en el Programa Informático de Salud Computacional (CHIP) en el Boston Children's Hospital. Las conclusiones del estudio revelan que los algoritmos son capaces de analizar todos los componentes y de dar "resultados deslumbrantes". La precisión predictiva a los 9 meses de edad fue casi del 100 %, según los especialistas.