Blood biomarker discovery for autism spectrum
disorder: A proteomic analysis.
Revista de publicação: Plos One
Autores: Laura Hewitson, Jeremy A. Mathews, Morgan
Devlin, Claire Schutte, Jeon Lee, Dwight C. German
Essa
pesquisa conta com o uso de Machine Learning para a análise de biomarcadores que
podem auxiliar no diagnóstico precoce do autismo por meio de amostras de
sangue.
Esse
estudo avaliou 76 meninos autistas e 78 meninos neurotípicos, todos com a idade
de 2 a 8 anos.
No
total, mais de 1100 proteínas foram analisadas usando a plataforma SomaLogic, e
notou-se que 9 proteínas apresentavam valores significantemente diferentes nos
meninos portadores do TEA, e cada uma delas se correlacionava à intensidade de sintomas
do autismo. Diante disso, essas proteínas foram classificadas como fatores
biomarcadores do autismo.
“Acredito
que, no futuro, o autismo será identificado a partir da análise de fatores
biomarcadores no sangue da criança, o que possibilitará o diagnóstico e o
tratamento precoce, fundamentais para a melhora dos sintomas do TEA, como
aprendizado e comunicação”, diz um dos pesquisadores.
Vale
lembrar que são necessários maiores estudos para a validação das dessas
descobertas, como a análise desses fatores em meninas da mesma idade e a
repetição do estudo em diferentes países e com crianças de diferentes classes sociais.
