孕产妇自身抗体高度与孤独症的诊断

使用机器学习,加州大学戴维斯分校的思想研究所的研究人员已经发现了几个模式的孕产妇自身抗体高度与自闭症的诊断和严重程度相关。

他们的研究发表在《分子精神病学》,特别关注孕产妇autoantibody-related自闭症谱系障碍(ASD) 3月,一个条件占所有自闭症病例的20%。

“这个研究的意义是巨大的,”朱迪说Van de水,风湿病学教授,加州大学戴维斯和变态反应与临床免疫学研究的第一作者。“这是第一次机器学习已经被用于识别准确率达到了100% 3月ASD-specific模式的潜在生物标志物ASD风险。”

自身抗体是免疫蛋白质攻击一个人的自己的组织。此前,Van de水发现孕妇的自身抗体可以与她的反应胎儿的大脑和改变其发展成长。

机器学习识别模式表明自闭症的可能性和严重程度

研究小组获得等离子体样本母亲参加研究。他们分析了450位母亲样本的自闭症儿童和342名正常儿童的母亲,也从电荷,检测反应胎儿大脑中丰富的八个不同的蛋白质。然后他们使用机器学习算法来确定哪些自身抗体特别与自闭症的诊断模式。

研究人员创建和验证一个测试来确定ASD-specific孕产妇自身抗体的反应模式对8蛋白高表达在大脑发展。

“大不了这个特殊的研究中,我们创建了一个新的,非常可翻译测试未来的临床使用,”Van de水说。这个简单的产妇血液测试使用一个ELISA(酶联免疫吸附试验)的平台,这是非常快速和准确。

机器学习程序处理大约10000模式和识别与MAR ASD相关三大模式:CRMP1 + GDA CRMP1 + CRMP2了无+ STIP1。

“例如,如果母亲自身抗体CRIMP1 GDA(最常见的模式),她有一个自闭症儿童的几率比一般人群31倍,基于当前的数据集。这是巨大的,”Van de水说。“有很少会给你这种类型的风险评估。”

研究人员还发现,反应CRMP1的最高模式显著增加孩子的可能性有更严重的自闭症。

未来的意义

Van de水指出,这些母亲的生物标记物,有可能在3月自闭症的早期诊断和更有效的行为干预。更多的研究的研究打开了一扇大门潜在pre-conception测试,尤其有用对高危女性年龄超过35岁或那些已经生了一个孩子患有自闭症。

“我们可以想象,一个女人可以有一个血液测试怀孕之前这些抗体。如果她,她知道她将会拥有一个自闭症儿童的风险非常高。如果不是,她有一个低43%的机会有一个自闭症儿童的3月自闭症是排除,”Van de水说。

Van de水是目前研究使用动物模型的病理影响孕产妇自身抗体。“我们还将使用这些动物模型来开发治疗策略阻止孕产妇胎儿的自身抗体,”Van de水说。

“这项研究是一个大问题在孤独症的早期风险评估方面,我们希望这种技术将成为未来临床有用的东西。”

参考:Schauer Ramirez-Celis,贝克尔M,努诺- M, J, Aghaeepour N, Van de水J .孕产妇autoantibody-related自闭症风险评估分析(MAR-ASD):孤独症的子类型。摩尔精神病学。2021年。doi: 10.1038 / s41380 - 020 - 00998 - 8。