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Identifican en la microbiota intestinal biomarcadores para diagnosticar el autismo

Investigadores de la Universidad China de Hong Kong han descubierto 31 marcadores biológicos que podrían ayudar a diagnosticar este trastorno

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Identifican en la microbiota intestinal biomarcadores para diagnosticar el autismo
Freepik

Por Andrea Martín

9 de julio de 2024

Una investigación publicada en la revista Nature Microbiology y dirigida por científicos de la Universidad China de Hong Kong ha identificado en la microbiota intestinal de varios menores 31 marcadores biológicos asociados con el trastorno del espectro autista (TEA), un hallazgo que podría ayudar a diagnosticar esta patología.

El trastorno del espectro autista (TEA), conocido como autismo, es un desorden en el desarrollo de las funciones cerebrales que afecta a la configuración del sistema nervioso y acompaña al paciente a lo largo de su vida.

Más de setenta millones de personas en el mundo presentan esta condición. Desde hace tiempo se conocía la existencia de la relación entre el microbioma intestinal y el TEA pero, hasta ahora, los estudios se centraban en las bacterias intestinales y no en el conjunto de microorganismos que forman el microbioma. 

Los investigadores analizaron muestras fecales de más de 1.600 niños con TEA de edades comprendidas entre 1 y 13 años. Además, junto con estas muestras, analizaron otros datos adicionales como la dieta, la medicación y la comorbilidad. Los investigadores, identificaron 14 arqueas (microorganismos), 51 bacterias, 7 hongos, 18 virus, 27 genes microbianos y 12 vías metabólicas alteradas en niños con TEA. “La inclusión de la dieta, de los perfiles de síntomas gastrointestinales y del historial de medicación es crucial, y la única pieza que falta es un perfil conductual exhaustivo, que es especialmente importante a medida que comenzamos a evaluar cómo muchos de estos hallazgos se aplican específicamente a individuos con TEA severo o profundo”, ha explicado a SMC Ruth Ann Luna, directora de Metagenómica Médica del Centro del Microbioma del Texas Children's Hospital y profesora asociada del Baylor College of Medicine (EE. UU.).

Mediante aprendizaje automático, los investigadores crearon un modelo basado en 31 biomarcadores que tenía una mayor precisión para identificar y diagnosticar personas con TEA. “El diagnóstico actual se hace en base a patrones de comportamiento que aparecen con el tiempo; el adoptar biomarcadores tempranos que pudiesen ayudar a detectar el autismo antes podría facilitar el inicio de terapias más tempranas. Si hay cambios metabólicos que influyen en la progresión de los síntomas y pudieran compensarse mediante dietas o uso de probióticos, la modulación de la microbiota se abriría como una puerta para nuevos tratamientos que mejoren algunos aspectos”, ha explicado Toni Gabaldón, jefe del grupo de Genómica Comparada del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona), al SMC. 



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