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Un´EEG per individuare l´autismo a 2 anni

Un´analisi computerizzata delle tracce dell´elettroencefalogramma suggeriscono un potenziale metodo diagnostico per l´autismo


David Vagni

Tratto da: Computer analysis of EEG patterns suggests a potential diagnostic test for autism

Tecniche EEG di ampio accesso sembrano in grado di distinguere i bambini autistici da quelli neurotipici già a 2 anni di età. Lo studio di F.H. Duffy e H. Als del Boston Children´s Hospital, hanno trovato uno schema di 33 attivazioni specifiche in grado di riconoscere un sottogruppo di autismo con una precisione molto elevata.




I ricercatori F.H. Duffy e H. Als, rispettivamente del Dipartimento di Neurologia e del Dipartimento di Psichiatria del Boston Children´s Hospital, hanno sfruttato l´EEG (elettroencefalogramma) per studiare un ampio campione di bambini autistici e neurotipici. I bambini autistici, 430 in tutto, sono stati selezionati in modo da non avere malattie genetiche conosciute o possibili danni in periodo fetale o neonatale. Il gruppo di controllo è stato selezionato da 554 bambini tipici di età compresa tra i 2 ed i 12 anni.


Lo studio ha trovato che i bambini autistici presentavano una struttura di attivazione specifica delle regioni celebrali che indicava un´alterazione (in genere una riduzione) della connettività tra diverse aree cerebrali.
Mentre l´alterazione della connettività riguardava diverse aree del cervello, la più evidente è stata nell´emisfero sinistro, nella zona deputata al linguaggio.


Duffy e Als si sono focalizzati su bambini con autismo classico che sono stati indirizzati per fare un´EEG da psichiatri, neurologi o pediatri al fine di verificare o meno la presenza di epilessia. Quelli in cui è stata confermata la diagnosi di epilessia sono stati successivamente esclusi dallo studio, così come i bambini che presentavano condizioni dello spettro autistico ad alto funzionamento (HFA, Asperger, PDD-NOS) e quelli con sindromi genetiche conosciute (X-Fragile, Rett), quelli con disturbi percettivi come cecità e sordità, quelli sotto medicazioni e quelli con una storia di problemi perinatali e neonatali (abuso di sostanze in gravidanza, nascita prematura, etc.).


Focalizzarsi su questo particolare sottogruppo dell´autismo ha permesso agli autori di ottenere risultati più omogenei, ma soprattutto permetterà, in seguito, di verificare se le diverse condizioni che da un punto di vista comportamentale rientrano nello spettro autistico, condividono o meno una stessa struttura neurologica.


Abbiamo studiato i bambini autistici che tipicamente non sono studiati in ricerche sull´EEG perché tipicamente non collaborano e quindi sono di difficile studio. Nessuo finora ha studiato in modo esteso un campione così ampio di bambino attraverso l´EEG, in parte a causa dell´impossibiltà di ottenere dati puliti.
- Frank H. Duffy -


I ricercatori hanno usato una tecnica computerizzata, sviluppata al Boston Children´s Hospital, per ripulire le registrazioni EEG (con soggetti svegli) in modo da permettere ai bambini di muoversi o di prendersi delle pause. Gli algoritmi sviluppati hanno successivamente permesso di ripulire le tracce dal rumore introdotto dall´attività muscolare ed i movimenti di corpo ed occhi.


Per misurare l´interconnessione delle diverse aree del cervello sono state confrontate le letture di molteplici elettrodi posti sul cranio, quantificando il grado in cui ogni coppia di possibili segnali EEG, sotto forma di onde, era sincronizzata, fenomeno conosciuto in letteratura come coerenza. Se due o più onde raggiungono insieme picchi e valli, questo viene assunto come indice che quelle regioni celebrali sono strettamente connesse. Successivamente stata generata una matrice di coerenza attraverso la combinazione unica di oltre quattromila segnali e sono stati quindi estrapolati quelli che sembravano variare maggiormente da bambino a bambino. Da questi, sono stati evidenziati 33 fattori di coerenza in grado di distinguere consistentemente i bambini autistici dal gruppo di controllo in tutte le fascie di età studiate (2-4, 4-6 e 6-12 anni).


L´analisi è stata ripetuta 10 volte, dividendo ogni volta la popolazione studiata a metà ed usando la prima metà per individuare i fattori significativi e l´altra metà per verificare la validità dell´algoritmo diagnostico così ottenuto.


Questi fattori ci hanno permesso di determinare una regola di dicriminazione tra bambini autistici e neurotipici altamente significativa e replicabile. Non serve nulla oltre ad un´EEG. Il resto è fatto al computer. La scelta delle variabili è stata completamente neutrale, sono stati i dati raccolti a dirci cosa cercare.
- Frank H. Duffy -


I ricercatori credono che questa possa essere la base per una futura diagnosi oggettiva dell´autismo, in particolare per bambini piccoli dove il comportamento è difficilmente studiabile e per la diagnosi precoce nei fratelli di bambini autistici.
Il loro primo obiettivo è quello di replicare lo studio in altri sottogruppi dello spettro autistico come HFA, Asperger, PDD-NOS, bambini con particolari patologie genetiche e bambini che presentano fenotipi o storie particolari (ad esempio problemi di parto).
I risultati potranno quindi confermare od escludere l´eterogeneità che si suppone presente da un punto di vista neurologico all´interno dello spettro e verificare la validità degli attuali sottogruppi diagnostici da un punto di vista intermedio tra geni e comportamento.


Referenze:

  1. Computer analysis of EEG patterns suggests a potential diagnostic test for autism, AAAS and EurekAlert! - Boston Children's Hospital.
  2. Frank H Duffy and Heidelise Als. A stable pattern of EEG spectral coherence distinguishes children with autism from neuro-typical controls - a large case control study. BMC Medicine, 2012 10:64

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