Un grupo de científicos de la Universidad de Warwick (Reino Unido) ha desarrollado unos test que podrían conducir a la detección más temprana de los trastornos del espectro autista (TEA). Esta prueba, cuyo estudio asociado se presentaba recientemente en Molecular Autism, entre otras bondades, se puede realizar mediante una sencilla extracción de sangre o, incluso, con la orina.

Esto simplifica y ayuda a realizar el test con niños, abaratando costes y permitiendo que se tomen medidas tempranas en el caso necesario. De este modo, el equipo académico del estudio ha asegurado que: “Los niños con autismo podrían recibir un tratamiento adecuado mucho antes en sus vidas”.

Los trastornos del espectro autista se definen como patologías del desarrollo que afectan principalmente a la interacción social y pueden incluir un amplio abanico de problemas de conducta. Entre ellos se encuentran problemas del habla, un comportamiento repetitivo y/o compulsivo, hiperactividad, ansiedad y dificultad para adaptarse a los nuevos entornos, algunos con o sin deterioro cognitivo.

Naila Rabbani, directora del estudio, afirmó que: “Nuestro descubrimiento podría conducir a un diagnóstico e intervención más temprana. Esperamos que las pruebas también revelen nuevos factores causantes. Con más pruebas podemos revelar perfiles específicos de plasma y urinarios o huellas dactilares de compuestos con modificaciones perjudiciales”.

Los autores del estudio han encontrado un vínculo entre el trastorno del espectro autista y el daño a las proteínas en el plasma sanguíneo por oxidación y glicación, procesos en los que las especies reactivas del oxígeno y las moléculas de azúcar modifican espontáneamente las proteínas. Referente a esto, la publicación destacó que los niños con TEA tenían niveles más altos del marcador de oxidación ditirosina y ciertos compuestos modificados con azúcar llamados productos finales de glicación avanzada.

Diferencias químicas

Finalmente, el equipo de investigadores descubrió que había diferencias químicas entre los dos grupos. Los cambios en múltiples compuestos se combinaron utilizando técnicas de algoritmos de inteligencia artificial para desarrollar una ecuación matemática o algoritmo para distinguir entre trastornos del espectro autista y controles sanos. El resultado fue una prueba de diagnóstico mejor que cualquier método actualmente disponible.

Los próximos pasos a seguir son la repetición del estudio con otros grupos de niños para confirmar el buen rendimiento diagnóstico y evaluar si la prueba puede identificar trastornos del espectro autista en etapas muy tempranas, indicando cómo es de probable que se desarrolle una enfermedad más grave.