Gehirnscans von sechs Monate alten Babys kann Ärzten bei der Diagnose helfen Autismus-Spektrum-Störung mit mehr als 96 Prozent Genauigkeit, laut einer neuen Studie in Wissenschaft Translationale Medizin. Die Ergebnisse sind besonders bedeutsam, weil Forscher bis jetzt Schwierigkeiten hatten, Autismus bei Kindern zu diagnostizieren jünger als zwei Jahre, teilweise weil die Störung als eine Ansammlung von Verhaltensweisen definiert ist, die selbst gesunde Säuglinge nicht haben Anzeige.
„Dieses neue Papier konzentrierte sich darauf, wie Gehirnregionen zu einem bestimmten Zeitpunkt (sechs Monate) miteinander synchronisiert werden, um in einem noch jüngeren Alter vorherzusagen, welche Babys als Kleinkinder Autismus entwickeln würden.“ Mitautor der Studie Joseph Piven von der medizinischen Fakultät der University of North Carolina sagte in einer Erklärung. „Je mehr wir über das Gehirn wissen, bevor Symptome auftreten, desto besser sind wir darauf vorbereitet, Kindern und ihren Familien zu helfen.“
Piven und Kollegen untersuchten MRTs von 59 sechs Monate alten Babys, die Geschwister mit Autismus hatten (und daher ein höheres Risiko für die Störung hatten), die aus der Infant Brain Imaging Study stammen. Dann maßen sie die sogenannte „synchrone Aktivität“ zwischen 26.335 Paaren von Gehirnregionen, eine Metrik, die angeblich signalisieren soll, welche Regionen des Gehirns am stärksten miteinander verbunden sind. Später, als die Babys zwei Jahre alt waren, folgten die Forscher den Eltern und baten sie, Fragebögen über das Sozialverhalten, die Sprachfähigkeiten und die motorischen Fähigkeiten jedes Kindes auszufüllen. Basierend auf diesen Fragebögen diagnostizierten Piven und sein Team 11 von 59 Kindern mit Autismus.
Das Team gab dann seine Gehirnaktivitätszahlen und Verhaltenstestergebnisse in einen Algorithmus für maschinelles Lernen ein. Der Algorithmus sagte genau voraus, ob bestimmte Muster der Gehirnaktivität im Alter von sechs Monaten miteinander verbunden sind mit einer Autismus-Diagnose im Alter von zwei Jahren und prognostizierte Autismus bei neun von 11 Kindern, bei denen die Störung diagnostiziert wurde. Obwohl der Algorithmus zwei Kinder übersehen hat, diagnostizierte er fälschlicherweise auch keine gesunden Kinder mit Autismus. Die neue Studie ist eine passende Fortsetzung zu frühere Arbeiten von Piven und Kollegen, die Unterschiede in der Gehirnanatomie identifizierte, die Autismus bei Kleinkindern vorhersagen können. Diese neue Methode vervollständigt den Ansatz des Teams zur Früherkennung von Autismus.
Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, ist es wichtig zu beachten, dass nur 11 Kinder an der Studiengruppe beteiligt waren (und im Wesentlichen 48 Kontrollen). Aus einer so kleinen Stichprobengröße lassen sich keine aussagekräftigen Schlussfolgerungen ziehen, und bevor Experten einschätzen können, was dies für Familien mit besonderen Bedürfnissen bedeutet, müssen die Ergebnisse in größerem Maßstab repliziert werden.
Auf jeden Fall „ist die Vorhersage von Autismus als Kategorie nicht unbedingt so nützlich“, Emily Jones vom Center für Brain & Cognitive Development at Birkbeck, University of London, der nicht an der Studie beteiligt war, erzählt Wissenschaftlicher Amerikaner. Für Jones muss der nächste Schritt darin bestehen, herauszufinden, was „synchrone Aktivität“ für die frühe Gehirnentwicklung bedeutet und wie bestimmte Muster zukünftige Behinderungen vorhersagen können. „Was Sie tun möchten, ist vorherzusagen, welche Kinder mehr Schwierigkeiten haben werden oder bei welchen Schwierigkeiten sie möglicherweise frühzeitig eingreifen müssen“, sagt sie.
