Разработан метод диагностики вероятности развития аутистических расстройств у детей

Резюме. Предложена диагностическая модель анализа метаболических биомаркеров, отражающих вероятность формирования аутистических расстройств у детей

Согласно данным нового исследования, опубликованного в издании «PLOS Computational Biology», разработан новый высокоточный метод анализа метаболических биомаркеров, позволяющий оценить вероятность проявления у ребенка расстройств аутистического спектра (РАС).

В настоящее время РАС наблюдаются в общей популяции не более чем у 1,5% детей. Однако этиология этих нарушений остается невыясненной, а точная диагностика указанного расстройства требует мультидисциплинарного подхода, тем не менее нередко ограниченного поведенческими наблюдениями и методами психометрии. Ранее выявлены определенные различия в метаболических процессах между детьми с РАС и невротическими нарушениями. Целью же нынешнего исследования стал поиск возможностей трансляции изученных биохимических параметров с помощью новых диагностических инструментов.

Так, в новой работе Юрген Хан (Juergen Hahn) и Даниэль Хаусмон (Daniel Howsmon) с соавторами из Политехнического института Ренсселера (Rensselaer Polytechnic Institute), Нью-Йорк, США, представили метод идентификации вероятности развития РАС у детей, основанный на оценке концентрации определенных биологически активных веществ при анализе образцов крови. Известно, что указанные биосоединения являются продуктами таких обменных процессов, как фолатзависимый одноуглеродный метаболизм и механизм транссульфирования, каждый из которых претерпевает изменения в случае расстройств, связанных с развитием аутизма.

Учеными проанализированы данные образцов крови пациентов, наблюдавшихся в Детской больнице Арканзаса (Arkansas Children’s Hospital). В частности, оценены данные биохимических анализов крови 83 детей с РАС и 76 детей с невротическими нарушениями в возрасте от 3 до 10 лет. Используя программное обеспечение, позволяющее провести моделирование и статистический анализ, авторам работы удалось осуществить корректную оценку и градацию в соответствии с метаболическими особенностями 97,6% детей с РАС и 96,1% юных пациентов с невротическими нарушениями. 

Комментируя полученные результаты, Ю. Хан отметил, что метод, представленный в данной работе, является уникальным, поскольку с учетом особенностей метаболических биомаркеров позволяет с высокой степенью точности идентифицировать и классифицировать у индивида вероятность наличия РАС или невротических нарушений. В заключение ученые подчеркнули, что для подтверждения полученных результатов, несомненно, необходимы дальнейшие дополнительные исследования. 

Перспективой же дальнейших работ авторы считают изучение применения терапевтических методов для изменения концентрации продуктов метаболизма в результате процессов фолатзависимого одноуглеродного обмена и транссульфирования, а также потенциала этих усилий на клинические проявления РАС у детей.

• Howsmon D.P., Kruger U., Melnyk S. et al. (2017) Classification and adaptive behavior prediction of children with autism spectrum disorder based upon multivariate data analysis of markers of oxidative stress and DNA methylation. PLoS Comput. Biol., Mar. 16 (http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1005385).
• PLOS (2017) Autism: New analysis method of metabolites accurately predicts whether a child has autism. ScienceDaily, Mar. 16 (https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170316141101.htm).

Наталья Савельева-Кулик