自闭症的血液测试确认的成功

一年之后的研究人员发表了他们的生理测试自闭症,后续研究证实其非凡的成功在评估是否自闭症孩子。支持临床医生的诊断过程的生理测试有可能低的年龄儿童诊断,早治疗。研究的结果,它使用一个算法来预测如果一个孩子患有自闭症谱系障碍(ASD)基于代谢物在血液样本,今天在线发表,出现在6月版生物工程与转化医学。

“我们观察组患有自闭症的孩子,独立于我们之前的研究也有类似的成功。我们能够预测准确率达到了88%的孩子是否有自闭症,”第一作者于尔根·哈恩说,系统生物学家,教授,伦斯勒理工学院生物医学工程部门的负责人,和伦斯勒理工学院生物技术和跨学科研究中心的成员(cbi)。“这是极有前途的。”

据估计,大约1.7%的儿童被诊断为自闭症,描述为“一个发育障碍的差异造成的大脑,”根据疾病控制和预防中心。早期诊断是公认导致更好的结果为儿童进行早期干预服务,和一个ASD诊断是可能的年龄在18 - 24个月。然而,由于诊断完全取决于临床观察,大多数孩子后才被诊断为自闭症谱系障碍4岁。

而不是寻找ASD的唯一指标,哈恩的方法使用大发展数据技术搜索模式在代谢物相关的两个连接细胞通路(一系列的分子之间的相互作用,控制细胞的功能)疑似自闭症的链接。

“Juergen的工作在发展中生理测试自闭症的一个例子是跨学科的生命科学工程接口在伦斯勒理工学院带来了新的视角和解决方案来改善人类健康,”迪帕克Vashishth说,cbi导演。“这是一个伟大的结果从大在cbi强调阿尔茨海默氏症和神经退行性疾病,我们工作的地方加入多个方法来开发更好的诊断工具和biomanufacture新疗法”。

最初在2017年成功分析数据从一群149人,其中大约一半先前诊断出患有自闭症。对于每一个组的成员,哈恩获得数据相关代谢物24日两个细胞通路蛋氨酸周期和transsulfuration通路。故意省略数据从一个个人的团体,哈恩剩下的数据集进行先进的分析技术和使用结果来生成一个预测算法。然后算法做了一个预测的数据忽略了个人。哈恩旨在结果,交换不同个人的团体和重复的所有149名参与者的过程。他的方法正确识别96.1%的正常发展的参与者和自闭症人群的97.6%。

哈恩说,结果是令人印象深刻的和创建一个新的目标:“我们可以复制这个吗?”

这项新研究哈恩的方法适用于一个独立的数据集。为了避免收集新数据的漫长的过程通过临床试验,哈恩和他的团队寻找现有的数据集,包括的代谢物在原来的研究分析。研究人员发现适当的数据从三个不同的研究,其中包括研究人员开展的一项共有154名自闭症儿童在阿肯色州儿童研究所。的数据只包括22个24代谢物他用来创建最初的预测算法,然而哈恩决定测试可用的信息就足够了。

该团队使用他们的方法重新创建预测算法,这一次使用数据的22个代谢物从原来的149名儿童。该算法被应用于154年的新团体孩子们用于测试目的。当预测算法应用到每一个个体,它正确地预测自闭症准确率达到了88%。

哈恩说,最初的准确率的区别,新研究可能可以归因于几个因素,最重要的是,两个代谢产物无法在第二个数据集。每个指标两个代谢物一直强劲的先前的研究。

总的来说,第二项研究验证原始结果,并提供洞察一些变异的方法。

“最有意义的结果是高度的准确性我们能够获得使用这种方法收集的数据年除了原始的数据集,”哈恩说。“这是一个方法,我们希望看到前进到临床试验,最终变成一个商用测试”。