La conectividad cerebral y el comportamiento marcan cuatro subtipos de autismo

Ilustración de investigación de tres diagramas cerebrales. Conecta los puntos: las conexiones neuronales distintivas en el cerebro de un autista pueden predecir su inteligencia verbal, su puntuación en afecto social y sus conductas repetitivas.

POR BRENDAN BORRELL

Fuente: Spectrum | 31/03/2023

Ilustración: Spectrum

No hay dos personas con autismo que presenten la misma combinación de comportamientos, capacidades intelectuales o conexiones cerebrales, pero estos rasgos pueden servir para clasificarlas en cuatro subgrupos biológicamente relevantes, según un nuevo estudio. Cada subgrupo se correlaciona con un patrón específico de expresión génica.

Los subgrupos podrían ayudar a los investigadores a identificar quiénes tienen más probabilidades de beneficiarse de enfoques terapéuticos experimentales, como la terapia con oxitocina, afirma Amanda Buch, investigadora postdoctoral de Weill Cornell Medicine en Nueva York.

"Muchos de los ensayos clínicos para el autismo han fracasado", afirma Buch. "Eso no es tan sorprendente si pensamos que ocurren cosas diferentes desde el punto de vista biológico en cada uno de estos subtipos".

Buch y sus colegas aprovecharon una gran cantidad de nuevos datos de código abierto, incluidos mapas de expresión génica postmortem, escáneres cerebrales y datos conductuales de personas con y sin autismo. Aunque muchos científicos están aprovechando estas sofisticadas herramientas para obtener nuevos conocimientos sobre el autismo, investigadores externos dicen estar impresionados por el enfoque de aprendizaje automático que Buch y sus colegas utilizaron para analizar los datos en múltiples dimensiones.

"Es realmente asombroso que hayan conseguido cuatro grupos", afirma Catherine Lord, distinguida profesora de psiquiatría y educación de la Universidad de California en Los Ángeles, que ayudó a crear la base de datos de escáneres cerebrales de código abierto pero no participó en el nuevo estudio. "Ha habido muchos intentos de crear subgrupos, pero es bastante difícil".

Otros señalaron, junto a sus elogios, que el trabajo hace afirmaciones atrevidas. "Cuando lo leí, me dije: 'Vaya, estos tíos han descifrado el autismo de alguna manera'", afirma Alessandro Gozzi, investigador principal del Istituto Italiano di Tecnologia de Rovereto (Italia). "Ahora habrá escrutinio".

Uno de los principales problemas para comprender y tratar el autismo es que se trata de una enfermedad heterogénea. Aunque las personas pueden compartir algunos rasgos fenotípicos comunes, como movimientos repetitivos o dificultades de comunicación, cada una posee su propia mezcla única de estos rasgos. La enfermedad está asociada a más de mil variantes genéticas, la mayoría de las cuales tienen un efecto mínimo.

Los intentos anteriores de dividir el autismo en subgrupos basados en rasgos conductuales se abandonaron en gran medida tras la publicación en 2013 de la 5ª edición del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5). El DSM-5 definió el "trastorno del espectro autista" como un diagnóstico amplio y eliminó subtipos, como el síndrome de Asperger y los trastornos generalizados del desarrollo, que habían demostrado ser poco fiables y carecer de una base biológica.

"Todo era muy confuso y los términos utilizados no eran fiables", afirma Lord. Sin embargo, la perspectiva de utilizar las herramientas modernas de la genética, la neurociencia y la informática para dividir de algún modo el trastorno en subgrupos seguía siendo un viejo objetivo para muchos en este campo.

La inspiración para el enfoque multidimensional vino inicialmente del director de la tesis doctoral de Buch y colaborador en el estudio, Conor Liston, profesor asociado de neurociencia y psiquiatría en Weill Cornell Medicine. Liston había realizado previamente un estudio de imágenes cerebrales para identificar biomarcadores de depresión correspondientes a cuatro subtipos neurofisiológicos. Esos subtipos, descubrió Liston, podrían ayudar a predecir quién respondería mejor a la terapia de estimulación magnética transcraneal.

"Conor y yo tuvimos la idea de desentrañar la heterogeneidad del autismo y definir más subtipos biológicamente asociados", dice Buch.

Ella y sus colegas empezaron por obtener datos del Autism Brain Imaging Data Exchange, que incluye datos de resonancia magnética funcional junto con puntuaciones de inteligencia verbal y medidas de afecto social y conductas repetitivas. A continuación, los investigadores compararon patrones de actividad cerebral en estado de reposo entre 299 personas con autismo y 907 controles neurotípicos para identificar patrones atípicos de conectividad funcional entre distintas regiones cerebrales.

Su técnica de aprendizaje automático identificó tres puntuaciones de conectividad cerebral aproximadamente ortogonales que predecían mejor la combinación de inteligencia verbal, afecto social y conductas repetitivas. La dimensión de afecto social, por ejemplo, resultó estar estrechamente vinculada a la conectividad entre las regiones cerebrales asociadas con el procesamiento social y emocional. La dimensión de inteligencia verbal, por su parte, se asoció con la conectividad entre áreas cerebrales relacionadas con la lectura y el lenguaje.

El estudio se publicó el 9 de marzo en Nature Neuroscience.

Al trazar la puntuación de una persona en cada una de estas tres dimensiones cerebro-conductuales, los investigadores pudieron identificar cuatro grupos o subgrupos distintos. Menos del 5 por ciento de las 4.257 conexiones cerebrales atípicas en el autismo explicaban la mayoría de las diferencias entre estos cuatro subgrupos. A continuación, los investigadores utilizaron el Atlas Allen del Cerebro Humano (que ha medido los patrones de expresión génica de 3.702 regiones cerebrales de seis adultos neurotípicos) para identificar distintas vías moleculares asociadas a los patrones de actividad atípica en cada uno de estos subgrupos.

En un subgrupo, caracterizado por personas con altos niveles de conductas repetitivas, los patrones de actividad cerebral se correlacionaban con una menor expresión del gen HTR1A, que codifica un receptor de serotonina y se ha relacionado previamente con el autismo. Otro subgrupo, el más problemático en términos de afecto social, estaba relacionado con el receptor de oxitocina. Los investigadores dicen que esperan volver a analizar los datos de un ensayo clínico fallido de terapia con oxitocina para ver si hay indicios de que fuera beneficiosa para este subgrupo concreto.

Los escáneres cerebrales podrían incluso no ser necesarios para aprovechar el enfoque, afirma Buch. Ella y sus colegas descubrieron que era posible asignar 226 de los 299 participantes del conjunto de datos ABIDE a los subgrupos correctos utilizando únicamente los datos fenotípicos. El objetivo final, dice, es identificar biomarcadores vinculados a cada uno de estos subgrupos que proporcionarían una precisión aún mayor en entornos clínicos sin necesidad de utilizar una máquina de resonancia magnética.

Lord está entusiasmado con esa posibilidad y siente curiosidad por saber hasta qué punto es estable la asignación de subgrupos a lo largo de la vida de una persona. "¿Serán diferentes a los 60 años?", afirma. "Es relevante para la práctica clínica".

Cite este artículo: https://doi.org/10.53053/RJSL8263

Etiquetas: autismo, noticias de investigación, imágenes cerebrales, conectividad, expresión génica, aprendizaje automático