Condición: Trastorno del Especto Autista (TEA)
Tipo de biomarcadores: Neurofisiologico
Técnicas: EEG en reposo con ojos cerrados, utilizando un montaje estándar de ~24 electrodos en cuero cabelludo. Cálculo de coherencia espectral (conectividad funcional) entre pares de electrodos en múltiples bandas de frecuencia
Grupo de la población: Niños
Tamaño de la prueba: 1,304
Enfoque de ciencia de datos: Técnicas de minería de datos tradicionales (PCA para reducción de dimensionalidad de ~1500 medidas de coherencia a 40 factores principales; y análisis discriminante lineal para clasificación). No se aplicaron algoritmos de ML modernos, pero sí un enfoque de big data dado el gran n, con validaciones cruzadas (división aleatoria en mitades) y pruebas jackknife para estimar estabilidad de la solución
Autores: Duffy, F. H., & Als, H. – Departamento de Neurología, Boston Children’s Hospital / Harvard Medical School.
País: EE.UU.
Año: 2012
Aplicación: Diagnóstico (propuesta de un biomarcador EEG que diferencie objetivamente a niños con TEA de controles; potencial herramienta complementaria de diagnóstico e identificación de subfenotipos neurofisiológicos).
Objetivo: Investigar si existe un patrón estable de conectividad cerebral medido por EEG que caracterice al TEA en la infancia, distinto del desarrollo típico. Se buscó desarrollar un “fenotipo EEG” de TEA y evaluar su capacidad para clasificar individuos de manera precisa, aportando una medida biológica en apoyo al diagnóstico.
Hallazgos: Mediante PCA se extrajeron 40 factores de coherencia cerebral que explicaron ~50% de la varianza en la muestra total. Estos factores mostraron diferencias altamente significativas entre el grupo TEA vs. control en el subgrupo central de 2–12 años (p<0,0001). Un modelo discriminante basado en los factores de coherencia logró clasificar correctamente a ~88,5% de los controles y 86,0% de los niños con TEA (promedio ~87% exactitud). La precisión mejoró al considerar rangos de edad más estrechos: por ejemplo, en niños de 2–4 años alcanzó 98,1% de sensibilidad (TEA) y 90,6% especificidad (controles); en 4–6 años, ~99% sensibilidad y ~91% especificidad; en 6–12 años ~94% sensibilidad y ~99% especificidad. En cuanto al patrón neurofisiológico, los niños con TEA mostraron coherencias significativamente reducidas a corta distancia entre electrodos cercanos, indicando conectividad local disminuida, junto con una mezcla de coherencias aumentadas y disminuidas a larga distancia comparado con controles. Esto sugiere que en TEA hay una organización atípica: menor sincronización en circuitos locales (posible disfunción de microcircuitos) y aumentos compensatorios o falta de poda sináptica en conexiones distantes
Resumen del estudio: En este amplio estudio de EEG, se identificó un sello distintivo de conectividad cerebral en niños con TEA. Usando medidas de coherencia entre pares de regiones cerebrales, los autores hallaron una combinación de hipo-conectividad local e hiper/hipo-conectividad de largo alcance en TEA, consistente con teorías de “cableado” anómalo en autismo. Importantly, lograron diferenciar niños con TEA de controles con ~90% de precisión promedio, lo cual es notable dada la heterogeneidad clínica. Los resultados fueron replicables en subdivisiones de la muestra y sugieren que el TEA conlleva un fenotipo EEG específico (perfil de coherencia espectral) que podría servir como biomarcador diagnóstico objetivo. Este perfil neurofisiológico refuerza evidencia de alteraciones en la conectividad neural en TEA (menor coordinación de circuitos locales, posiblemente por desarrollo cortical aberrante, y cambios en conectividad de largo alcance que podrían reflejar procesos compensatorios o diferencias madurativas). En suma, el estudio demuestra la viabilidad de técnicas de EEG cuantitativo para identificar biomarcadores de TEA en poblaciones clínicas grandes
Referencia: Duffy, F. H., & Als, H. (2012). A stable pattern of EEG spectral coherence distinguishes children with autism from neuro-typical controls – a large case control study. BMC Medicine, 10(1), 64.