Entdeckung von Biomarkern für Autismus im Blut
2021
The Johnson Center for Child Health and Development, Austin, USA
Mit Hilfe von maschinellem Lernen wurden Hunderte von Proteinen analysiert und eine Gruppe von Biomarkern im Blut identifiziert, die zu einer früheren Diagnose von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störung (ASD) und damit zu einer früheren und effektiveren Therapie führen könnte.
Für die Studie wurden Serumproben von 76 Jungen mit ASD und 78 von sich normal entwickelnden Jungen, alle im Alter von 18 Monaten bis 8 Jahren, untersucht.
Mehr als 1.100 Proteine wurden mit Hilfe der Analyseplattform SomaLogic SOMAScanTM untersucht. Ein Panel von neun Proteinen wurde mit Hilfe von drei Berechnungsmethoden als optimal für die Vorhersage von ASD identifiziert. Alle neun Proteine des Biomarker-Panels unterschieden sich signifikant bei Jungen mit ASD im Vergleich zu typisch entwickelten Jungen und korrelierten signifikant mit dem Schweregrad der ASD, gemessen an den ADOS(Diagnostische Beobachtungsskala für Autistische Störungen)-Gesamtscores. Die Forscher bewerteten das Biomarker-Panel mit maschinellem Lernen auf seine Qualität.
Blood biomarker discovery for autism spectrum disorder: A proteomic analysis
Laura Hewitson
Eingestellt am: 05.03.2021
[1] https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0246581[2] https://www.technologynetworks.com/neuroscience/news/machine-learning-helps-identify-autism-blood-biomarkers-345993
