Condición: Trastorno del Especto Autista (TEA)
Tipo de biomarcadores: Neuroimagen
Técnicas: Resonancia magnética cerebral longitudinal en alta resolución (MRI 3T) a las edades de 6 meses, 12 meses y 24 meses. Se midieron volúmenes cerebrales totales, áreas de superficie cortical y espesores corticales mediante segmentación automática de las imágenes (análisis morfométrico)
Grupo de la población: Bebes
Tamaño de la prueba: 148
Enfoque de ciencia de datos: Uso de algoritmos de aprendizaje profundo (red neuronal) y aprendizaje automático de tipo “sparse linear models” para clasificación binaria (TEA vs no) basado en múltiples medidas cerebrales. El modelo combinó principalmente las medidas de área superficial cortical en distintas regiones como predictores. Se evaluó el desempeño del clasificador con métricas de valor predictivo y sensibilidad.
Autores: Hazlett, H. C., Gu, H., Munsell, B. C., Kim, S. H., Styner, M., ... & Piven, J.; IBIS (Infant Brain Imaging Study) Network – consorcio de universidades (UNC Chapel Hill, Washington University St. Louis, University of Washington, McGill, etc.).
País: EE.UU./Canada
Año: 2017
Aplicación: Pronóstico/Diagnóstico temprano (identificación de biomarcadores neuroanatómicos que permitan predecir cuáles bebés de alto riesgo desarrollarán TEA, antes de la manifestación completa de síntomas, posibilitando vigilancia intensiva o intervenciones preventivas).
Objetivo: Determinar si cambios cerebrales tempranos medibles con MRI preceden la aparición del TEA en infantes de alto riesgo, y si un algoritmo predictivo basado en dichas imágenes puede predecir individualmente el diagnóstico de TEA alrededor de los 2 años. En particular, investigar la hipótesis de un sobrecrecimiento cerebral postnatal temprano en TEA (y su relación con síntomas) y traducirlo en una herramienta de predicción clínica.
Hallazgos: Los bebés que desarrollaron TEA mostraron un crecimiento acelerado de la superficie cortical cerebral entre los 6 y 12 meses de vida, comparado con bebés que no desarrollaron TEA. Este “hiper-expansión” precoz de la superficie cortical antecedió al sobrecrecimiento de volumen cerebral total entre 12 y 24 meses observado en esos mismos bebés con TEA. Es decir, primero se expandió anormalmente el área de la corteza durante el primer año, y luego en el segundo año se evidenció un cerebro más grande de lo normal. A los 24 meses, esos 15 bebés diagnosticados con TEA tenían, en promedio, un volumen cerebral mayor y áreas corticales más extensas que los no TEA. Además, el grado de sobrecrecimiento cortical se correlacionó con la severidad de los déficits sociales a los 24 meses. Usando un algoritmo de deep learning alimentado principalmente por datos de área superficial a los 6 y 12 meses, se logró predecir el diagnóstico de TEA a los 24 meses con 88% de sensibilidad y 81% de valor predictivo positivo (PPV). Esto implica que ~9 de cada 10 bebés que efectivamente desarrollaron TEA fueron identificados por el modelo, con una tasa de falsos positivos relativamente baja (PPV 81% significa ~4 de 5 predicciones positivas acertadas)
Resumen del estudio: Este innovador estudio longitudinal reveló marcadores neuroanatómicos del TEA en etapa preclínica. En bebés de familias con antecedentes, observaron mediante MRI que aquellos que eventualmente serían autistas tenían un ritmo de crecimiento cortical anormalmente alto durante el primer año de vida (especialmente en regiones occipitales y temporales). Posteriormente, entre el primer y segundo año, estos mismos bebés presentaron un aumento excesivo del volumen cerebral total respecto a controles, confirmando la teoría del “cerebro sobredimensionado” en TEA desde etapas muy tempranas. Un modelo computacional entrenado con estos datos tempranos fue capaz de anticipar, con alta fiabilidad, qué infantes desarrollarían TEA para la edad de diagnóstico habitual. Esta predicción, basada solo en imágenes cerebrales de 6–12 meses, se logró antes de la manifestación conductual del autismo, demostrando el potencial de la neuroimagen como biomarcador pronóstico. Los hallazgos destacan que alteraciones del desarrollo cerebral (como exceso de sinaptogénesis o retraso en la poda sináptica reflejados en mayor área cortical) ocurren en el periodo crítico antes de que emergen los síntomas sociales, ofreciendo una ventana de oportunidad para intervenciones preventivas en bebés identificados por MRI
Referencia: Hazlett, H. C., Gu, H., Munsell, B. C., Kim, S. H., Styner, M., Wolff, J. J., ... & Piven, J. (2017). Early brain development in infants at high risk for autism spectrum disorder. Nature, 542(7641), 348-351.