Un algoritmo podría detectar signos de autismo en bebés de solo 1 mes

Detectar el autismo en bebés de 1 mes ya podría ser una realidad. Según el estudio publicado en ‘JAMA Network Open’, los signos del trastorno de espectro autista (TEA) se podrían detectar en el primer mes de vida gracias al algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad de Duke con datos de salud de 45.000 bebés menores de un mes.

Detectar los trastornos del espectro autista (TEA) durante la primera infancia es clave para poder realizar una intervención temprana que beneficie el desarrollo, aprendizaje e integración social de las personas con TEA. De hecho, la Academia Estadounidense de Pediatría recomienda hacer pruebas para detectar el autismo durante las visitas de control del niño sano a los 18 y los 24 meses de edad, además de mantener vigilancia constante sobre su desarrollo.

Sin embargo, actualmente el diagnóstico puede retrasarse hasta los 3 ó 4 años. Pero ahora, un nuevo estudio presenta un conjunto de herramientas automatizadas que podrían ser capaces de predecir el autismo desde el primer mes de vida del bebé.

Un algoritmo para predecir qué niños serán diagnosticados con autismo en función de otros patrones tempranos de salud

Investigadores de la Universidad de Duke han creado un algoritmo empleando los datos de salud procedentes de de 45.000 bebés menores de un año. De esta forma encontraron que «los bebés que recibirán un diagnóstico de autismo muestran patrones tempranos muy diferentes de utilización de la atención de la salud», explica Geraldine Dawson, directora del Centro Duke para el Autismo y el Desarrollo Cerebral y autora del estudio.

Más concretamente, los bebés que posteriormente fueron diagnosticados con autismo tenían muchas más probabilidades de haber sido examinados por un oftalmólogo o un neurólogo, de tener problemas gastrointestinales o de recibir fisioterapia, que los niños neurotípicos, ha afirmado la especialista en declaraciones a ‘Usa Today’.

Dawson ha explicado que estos hallazgos también confirman que el autismo no solo afecta al cerebro, sino a todo el organismo, ya que puede incluir alteraciones digestivas, del sueño, neurológicas y de la vista, entre otras.

«Necesitamos pensar en el autismo no solo como una afección de tipo conductual, sino también como una afección que involucra la salud física«, señala. Según la autora, de esta forma se podría aprovechar toda esa información para «hacer un mejor trabajo en la detección temprana».

Los modelos observaron «una gran cantidad de factores en todo el perfil de salud del bebé», manifiesta el coautor del estudio, el Dr. Matthew Engelhard, profesor asistente de Bioestadística y Bioinformática. «Cada uno de esos factores contribuye de manera incremental».

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El objetivo de los investigadores era diseñar herramientas que pudieran detectar el autismo a los 30, 60, 90, 180, 270 y 360 días de edad. Para ello, emplearon modelos de aprendizaje automático utilizando los registros médicos electrónicos de 45.080 niños atendidos en el Sistema de Salud de la Universidad de Duke cuando tenían menos de un mes (entre enero de 2006 y diciembre de 2020).

Gracias a este método, el algoritmo que desarrollaron pudo predecir cuáles de estos bebés serían diagnosticados con autismo, e incluso diferenciarlos de los que desarrollarían TDAH (trastorno por déficit de atención e hiperactividad) u otras alteraciones neurológicas. Para determinar la eficacia de su modelo, estos científicos compararon sus predicciones con las encuestas que se suelen utilizar en las pruebas de detección de autismo.

Las implicaciones de detectar autismo en bebés de 1 mes

Se fijaron especialmente en cómo funcionó el modelo en grupos de niños que con frecuencia pasan desapercibidos en los métodos de detección estándar, por lo que no reciben un diagnóstico temprano y pierden las ventajas que ello supone. El 1,5% de los niños incluidos en el estudio (924) cumplieron con los criterios de autismo. El rendimiento del modelo a los 30 días de edad alcanzó una especificidad del 90%, que fue similar al rendimiento asociado con las encuestas a cuidadores recogidas entre los 18 y los 24 meses.

Según Geraldine Dawson, aunque los hallazgos aún deben confirmarse con más estudios, de corroborarse finalmente su eficacia, el algoritmo se podría utilizar junto con otras herramientas de detección, informes de los padres y observaciones médicas, ya que esta herramienta recopila información de forma automática a medida que el niño recibe atención médica.

De esta forma, el algoritmo podría alertar a un pediatra de que «según el patrón de uso [de los servicios de salud] del niño, tiene una mayor probabilidad de un diagnóstico posterior de autismo» con el objetivo de que «el pediatra vigile más estrechamente a este bebé».

«La contribución más importante de este estudio es que podemos usar los primeros 30 días de la experiencia de atención médica de un niño para decir ‘Este niño está realmente en riesgo’«, opina David Mandell, profesor de psiquiatría en la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania.

Por otra parte, detectar señales de autismo tan temprano en la vida también respalda la idea de que la base del autismo se establece incluso antes del nacimiento, sostiene Marc Weisskopf, epidemiólogo de la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard, que estudia el papel del medio ambiente en el autismo y otras afecciones neurológicas. «Esta es una prueba más de que lo que sea que esté desencadenando o causando esto desde la raíz, los orígenes son muy tempranos», opina el especialista.

Los investigadores del autismo ahora están desarrollando formas de ayudar a los niños a partir de los 6 meses, dijo Dawson. A los padres se les pueden enseñar estrategias para impulsar la interacción social, el balbuceo y la comunicación temprana que pueden usar cuando pasan tiempo con su bebé y durante el baño, las comidas y el juego.

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