可通过机器鉴定出生物标志物

可通过机器鉴定出生物标志物

目前，在美国，被诊断患有ASD的儿童的平均年龄为4岁。在4岁之前进行诊断意味着孩子更有可能获得有效的，循证的治疗，例如针对ASD核心症状的疗法，包括行为不灵活，缺乏沟通或社交技巧。

达拉斯-2021年2月24日-UT西南大学的研究人员使用机器学习工具分析了数百种蛋白质，他们在血液中鉴定出一组生物标志物，这些标志物可能会导致对自闭症谱系障碍(ASD)儿童的早期诊断，进而，更快更有效的疗法。

PLOS ONE今天发表的一项研究报告了9种强烈预测ASD的血清蛋白的鉴定。

在美国，早期诊断，及时的治疗支持和干预可能会对59名被诊断为自闭症的儿童中的1名产生重大影响。Dwight German博士说，能够在幼儿时期发现自闭症谱系中的儿童可能会有很大的不同。，UT西南大学精神病学教授，该研究的资深作者。

已经研究了许多基于血液的生物标志物候选物，包括神经递质，细胞因子和线粒体功能障碍，氧化应激和甲基化受损的标志物。但是，鉴于ASD的流行，使用机器学习将人口统计和临床数据纳入分析可以更有效地检查疾病状况和症状严重程度。

在这项研究中，检查了76名ASD男孩和78名典型发育中男孩的血清样本，这些年龄均在18个月至8岁之间。

与典型发育中的男孩相比，患有ASD的男孩中生物标志物组中的所有九种蛋白质均显着不同。研究人员发现，这九种血清蛋白中的每一种都与症状严重程度相关。