SALUD
El diagnóstico del autismo no es algo fácil. Actualmente los médicos lo diagnostican en los pequeños mediante la observación del comportamiento. Pero investigadores de la Universidad de Stanford creen que desarrollaron una manera de usar los encefalogramas para ayudar a identificar en el futuro el autismo en los niños.
Al utilizar las imágenes de resonancia magnética, los investigadores pudieron determinar que los cerebros de las personas con autismo tienen una forma única cuando se les compara con los cerebros que se desarrollan típicamente.
Existen diferencias significativas en la zona del cerebro que se llama red de modo preestablecido, un grupo de estructuras cerebrales que se asocian con la comunicación social y la conciencia de sí mismo.
En un estudio publicado el pasado viernes en la revista Biological Psychiatry se encontró que entre mayor es la diferencia en la estructura cerebral, el caso del autismo es más severo.
Los investigadores aplicaron nuevos algoritmos para analizar los datos del encefalograma y descubrieron que son muy precisos -lo que permite distinguir correctamente entre el autismo y el no autismo el 90% de los casos, de acuerdo con el estudio.
Lo que le falta a los algoritmos es la capacidad para identificar el autismo en un entorno del mundo real, en donde un paciente puede caer en cualquier parte del espectro del autismo, o tener otras condiciones como, el déficit de atención por hiperactividad (TDAH).
“Todavía no investigamos lo que se llama el valor predictivo positivo, lo que es: si mi resultado es positivo con este tipo de diagnóstico, ¿Tengo el trastorno? Y lo que se hizo es: ¿Si tengo el trastorno, el resultado en la prueba es positivo?, dice el doctor Vinod Menon, quien dirigió la investigación. “Y esas son preguntas completamente distintas”.
Otros investigadores, como la doctora Christine Ecker, del King’s College London, trabajan en la forma de cómo pasar de confirmar un diagnóstico, como describe Menon, a poder ayudar con el diagnóstico en los casos de autismo, con la ayuda de las resonancias magnéticas y los algoritmos.
Ecker dice que los algoritmos se deben desarrollar para poder distinguir entre el autismo y lo que no es autismo, y mientras existan más muestras de cada tipo de cerebro, los algoritmos se podrán convertir en una mejor forma para descifrar cuál es cuál.
Los estudios de imágenes cerebrales normalmente tienen tamaños de muestra pequeñas. En el estudio que publicado el pasado viernes, los investigadores sólo utilizaron a 24 niños con autismo de alta funcionalidad y 24 niños con un desarrollo típico.
Una razón para que el muestreo sea tan pequeño es el costo. Los estudios de imágenes cerebrales son costosos. Además, los niños con autismo de baja funcionalidad normalmente no se quedan quietos durante el estudio, lo cual es esencial, y muchos no pueden tolerar el ruido, lo que limita más el tamaño de las muestras disponibles, dice Ecker.
Otra dificultad: todos los datos utilizados en el estudio deben surgir del mismo modelo de escáner o de resonancia electromagnética MRI. “Sólo es cuestión de obtener los datos”, dice Ecker, cuya clínica ahora realiza alrededor de dos encefalogramas a la semana con la esperanza de lograr que el estudio tenga un mayor tamaño de muestra.
El espectro del autismo ahora afecta aproximadamente a uno de cada 110 niños en Estados Unidos, de acuerdo con el Centro de Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos. (Fuente: William Hudson, CNN)