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Inmunoensayo guiado mediante IA mide autoanticuerpos maternos para predecir la probabilidad de una enfermedad del espectro del autismo

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Feb 2021
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Imagen: Estructura de la proteína CRMP1 (Fotografía cortesía de Wikimedia Commons)
Imagen: Estructura de la proteína CRMP1 (Fotografía cortesía de Wikimedia Commons)
Un inmunoensayo, guiado por IA, que mide los autoanticuerpos maternos, predice con precisión la probabilidad de que un niño desarrolle un trastorno del espectro autista (TEA).

Investigadores de la Universidad de California, Davis (EUA), habían identificado previamente la presencia de autoanticuerpos maternos contra las proteínas cerebrales fetales específicas de los TEA, ahora denominados autoanticuerpos maternos relacionados con el TEA (MAR-TEA). En un artículo reciente, discutieron la creación y validación de un ensayo serológico para identificar patrones de reactividad de autoanticuerpos maternos específicos de TEA contra ocho proteínas previamente identificadas (CRMP1, CRMP2, GDA, NSE, LDHA, LDHB, STIP1 e YBOX) que tienen una expresión alta en el desarrollo del cerebro.

Los investigadores analizaron el plasma de 450 madres de niños diagnosticados con TEA y de 342 madres de niños con un desarrollo típico para desarrollar una prueba ELISA para cada uno de los antígenos proteicos. Luego utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para determinar patrones de asociación altamente significativa con los TEA y descubrieron varios patrones que eran específicos del TEA.

Los resultados revelaron que los tres patrones principales asociados con MAR-TEA fueron CRMP1 + GDA, CRMP1 + CRMP2 y NSE + STIP1. Además, encontraron que la reactividad de los autoanticuerpos maternos a CRMP1 aumentaba significativamente las probabilidades de que un niño tuviera una puntuación de gravedad más alta en el Programa de Observación de Diagnóstico de Autismo (ADOS).

“Las implicaciones de este estudio son tremendas”, dijo la autora principal, la Dra. Judy Van de Water, profesora de reumatología, alergia e inmunología clínica en la Universidad de California en Davis. “Es la primera vez que se ha utilizado el aprendizaje automático para identificar con 100% de exactitud patrones específicos de MAR-TEA como posibles biomarcadores de riesgo de TEA. Podemos imaginar que una mujer podría hacerse un análisis de sangre para estos anticuerpos antes de quedar embarazada. Si los tuviera, sabría que correría un riesgo muy alto de tener un hijo con autismo. Si no, tiene un 43% menos de posibilidades de tener un hijo con autismo, ya que el autismo por MAR está descartado”.

El artículo fue publicado en la edición digital del 22 de enero de 2021 de la revista Molecular Psychiatry.

Enlace relacionado:
Universidad de California, Davis

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