L’IA Machine Learning peut-elle trouver des biomarqueurs pour l’autisme?

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Source: CherylHolt / Pixabay

Le trouble du spectre autistique (TSA) est un trouble neurodéveloppemental qui touche tous les groupes ethniques et socio-économiques. Les garçons sont quatre fois plus susceptibles de recevoir un diagnostic de TSA que les filles. Actuellement, il n’y a pas de tests médicaux pour les troubles du spectre autistique (TSA), et la cause exacte n’est pas connue. Une nouvelle étude évaluée par des pairs publiée mercredi dans PLOS ONE utilise l’apprentissage automatique pour rechercher des biomarqueurs sanguins potentiels pour le trouble du spectre autistique chez les garçons.

Aux États-Unis, on estime qu’un enfant américain sur 54 est autiste selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis. Le coût des soins aux personnes autistes devrait atteindre 461 milliards USD d’ici 2025 aux États-Unis, selon les chiffres d’Autism Speaks. Au Royaume-Uni, on estime à 700 000 le nombre d’enfants et d’adultes autistes selon la National Autistic Society.

Pour cette étude, des chercheurs affiliés au Johnson Center for Child Health and Development, à l’Université du Texas à Dallas et au Southwestern Medical Center de l’Université du Texas à Dallas ont utilisé des échantillons de sérum de 154 garçons – 76 garçons atteints de troubles du spectre autistique et 78 garçons sans le trouble allant de 18 mois à 8 ans.

«Compte tenu du manque de thérapie pharmacologique spécifique pour les TSA et de l’hétérogénéité clinique du trouble, les efforts de recherche actuels sur les biomarqueurs sont principalement orientés vers l’identification de marqueurs pour déterminer le risque de TSA ou pour aider au diagnostic», a écrit l’équipe de recherche de Laura Hewitson, Jeremy Mathews , Morgan Devin, Claire Schutte, Jeon Lee et Dwight German. «Un large éventail de marqueurs biologiques putatifs pour les TSA est actuellement à l’étude. Les analyses protéomiques indiquent que les niveaux de nombreuses protéines dans le plasma / sérum sont modifiés dans les TSA, ce qui suggère qu’un panel de protéines peut fournir un biomarqueur sanguin pour les TSA.

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Les scientifiques ont effectué une analyse protéomique du sérum pour analyser 1 125 protéines à l’aide de la plateforme SomaLogic SOMAScan. En utilisant une combinaison de trois algorithmes différents (forêt aléatoire, test t et corrélation), l’équipe a découvert les principales protéines qui différaient considérablement chez les garçons autistes de ceux qui n’en avaient pas et étaient fortement corrélées à la gravité des troubles du spectre autistique.

«En utilisant des méthodes d’apprentissage automatique, un panel de protéines sériques a été identifié qui pourrait être utile comme biomarqueur sanguin pour le TSA chez les garçons», ont écrit les chercheurs.

En tout, l’équipe a identifié neuf protéines sélectionnées pour le panel de biomarqueurs qui «ont produit une identification précise des TSA chez les garçons» et «plusieurs de ces protéines ont été mécaniquement (suPAR, MAPK14 et EPHB2) et génétiquement (EPHB2, suPAR et ROR1 ) lié au TSA. » Cinq protéines de base étaient présentes dans les trois analyses algorithmiques, et les quatre autres protéines fournissent une puissance additive.

«Ce nouvel ensemble de protéines a le potentiel d’être un biomarqueur sanguin efficace pour l’identification précoce des TSA chez les garçons, d’autant plus que les évaluations comportementales et développementales ne sont pas facilement administrées chez les très jeunes enfants», ont rapporté les chercheurs. «Bien que l’utilisation de l’apprentissage automatique pour le diagnostic des TSA n’en soit encore qu’à ses débuts, l’identification de biomarqueurs protéomiques clés peut également conduire à des stratégies d’intervention ciblées alors que nous élucidons davantage les processus fonctionnels associés aux TSA et l’interaction mécaniste entre la structure cérébrale et le comportement.

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