Anomalías en la pupila y el ritmo cardíaco pueden indicar autismo

Un algoritmo de aprendizaje automático que mide fluctuaciones espontáneas en la dilatación de la pupila y el ritmo cardíaco puede diagnosticar precozmente el síndrome de Rett y otros trastornos del espectro autista (TEA).
Niño con anomalía en la pupila que puede indicar autismo

29/07/2019

El autismo no suele detectarse hasta que el niño tiene unos años de edad, lo que impide una intervención temprana que resultaría mucho más efectiva, pero ahora una nueva investigación ha descubierto que medir dos sencillos parámetros, en concreto las fluctuaciones que se producen de manera espontánea en la dilatación de la pupila y en el ritmo cardíaco, podría ayudar a diagnosticar precozmente el síndrome de Rett y otros trastornos del espectro autista (TEA).

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En el estudio se ha empleado un algoritmo de aprendizaje automático capaz de identificar alteraciones en la dilatación de la pupila que predicen los TEA en modelos animales (ratones), y que además mostró que puede detectar con precisión si una niña tiene el síndrome de Rett, un trastorno genético que provoca un deterioro en las capacidades cognitivas, sensoriales y motoras.

Las dilataciones y constricciones espontáneas de la pupila estaban alteradas incluso antes de que los animales comenzaran a manifestar síntomas de autismo

La investigación, publicada en PNAS, ha sido dirigida por la neurocientífica Michela Fagiolini y Pietro Artoni, becario de postdoctorado, ambos del Boston Children´s Hospital, que partieron de la idea de que los individuos con TEA tienen estados del comportamiento alterados. Evidencias científicas previas indican que los circuitos colinérgicos del cerebro que intervienen en la respuesta a la excitación se encuentran especialmente perturbados en ellos, y que esta alteración afecta tanto a la dilatación y constricción espontánea de la pupila, como al ritmo cardíaco.

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Patrones anormales en el movimiento de las pupilas

El equipo decidió medir las fluctuaciones de la pupila en diversos modelos de ratones con TEA, incluyendo animales con las mutaciones que causan el síndrome de Rett o el Síndrome por Deficiencia CDKL5 –un trastorno genético que se debe a una mutación en el gen CDKL5 que afecta al desarrollo neuronal y está relacionado con la epilepsia de inicio temprano–, y comprobaron que las dilataciones y constricciones espontáneas de la pupila estaban alteradas incluso antes de que los animales comenzaran a manifestar síntomas de autismo.

También observaron que en los ratones que portaban MECP2 defectuoso –el gen mutado asociado al síndrome de Rett– al restablecer un copia normal de dicho gen únicamente en los circuitos colinérgicos del cerebro se prevenía la aparición tanto de las anormalidades en la pupila como de los síntomas de comportamiento.

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El algoritmo identificó al 80% de las niñas con síndrome de Rett

Para vincular sistemáticamente los cambios de la estimulación que se habían observado con el sistema colinérgico los investigadores aprovecharon un estudio anterior que había demostrado que los roedores que carecen de la proteína LYNX1 presentan una señalización colinérgica mejorada, y se basaron en la observación de estos animales durante alrededor de 60 horas para desarrollar un complejo algoritmo de aprendizaje capaz de reconocer patrones anormales en el movimiento de las pupilas. Este algoritmo calculó con precisión la disfunción colinérgica en los ratones con TEA, y deficiencias en los genes CDKL5 y MECP2.

Emplearon el algoritmo con 35 niñas con síndrome de Rett y otras 40 con un desarrollo normal, pero en vez de medir las fluctuaciones en sus pupilas, midieron las que se producían en su ritmo cardíaco, al considerar que ambas fluctuaciones pueden actuar como biomarcadores de los TEA de forma similar porque representan la respuesta a la estimulación en el cerebro –lo que se conoce como reacción de lucha o huida–, y la herramienta logró identificar a las pacientes con síndrome de Rett con una efectividad del 80% en el primer y segundo año de vida.

Actualizado: 4 de mayo de 2023

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