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En utilisant l’apprentissage automatique, les chercheurs de l’Institut MIND de l’Université de Californie à Davis ont identifié plusieurs modèles d’auto-anticorps maternels, fortement associés au diagnostic et à la gravité de l’autisme. Leur étude portait spécifiquement sur les troubles du spectre autistique liés aux auto-anticorps maternels (MAR TSA), une condition représentant environ 20 % de tous les cas d’autisme.
« Les implications de cette étude sont énormes », a déclaré Judy Van de Water, et auteur principal de cette étude. « C’est la première fois que l’apprentissage automatique a été utilisé pour identifier avec une précision de 100%, les modèles spécifiques aux TSA de type MAR comme biomarqueurs potentiels du risque du TSA ».
Les auto-anticorps sont des protéines immunitaires qui attaquent les propres tissus d’une personne. Auparavant, M. Van de Water avait découvert que les auto-anticorps d’une mère enceinte pouvaient réagir avec le cerveau de son fœtus en pleine croissance et en modifier le développement.

L’apprentissage automatique et l’autisme

L’équipe de recherche a obtenu des échantillons de plasma des mères participant à l’étude CHARGE. Ils ont analysé les échantillons de 450 mères d’enfants autistes et de 342 mères d’enfants au développement normal, également issus de l’étude CHARGE, afin de détecter la réactivité à huit protéines différentes, qui sont abondantes dans le cerveau du fœtus. Ils ont ensuite utilisé un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer quels modèles d’auto-anticorps étaient spécifiquement associés à un diagnostic du TSA.
Les chercheurs ont créé et validé un test permettant d’identifier les modèles d’auto-anticorps maternels spécifiques aux TSA et la réactivité à huit protéines fortement exprimées dans le cerveau en développement. Ce programme d’apprentissage automatique a permis d’analyser environ 10 000 modèles et d’identifier les trois principaux modèles associés aux TSA de type MAR : CRMP1+GDA, CRMP1+CRMP2 et NSE+STIP1.
« Par exemple, si la mère a des auto-anticorps contre CRIMP1 et GDA (le schéma le plus courant), ses chances d’avoir un enfant autiste sont 31 fois plus élevées que dans la population générale, sur la base de cet ensemble de données actuel. C’est énorme », a déclaré M. Van de Water. « Il y a très peu de données qui permettent d’évaluer ce type de risque ». Les chercheurs ont également constaté que la réactivité au CRMP1 dans l’un des principaux modèles, augmente considérablement les chances d’un enfant d’avoir un autisme plus sévère.

Des implications futures

M. Van de Water fait remarquer qu’avec ces biomarqueurs maternels, il est possible de diagnostiquer très tôt l’autisme MAR et d’intervenir plus efficacement sur le plan comportemental. Cette étude ouvre la voie à d’autres recherches sur d’éventuels tests préconceptionnels, particulièrement utiles pour les femmes à haut risque âgées de plus de 35 ans, ou qui ont déjà donné naissance à un enfant autiste.
« Nous pouvons envisager qu’une femme puisse subir un test sanguin pour ces anticorps avant de devenir enceinte. Si elle les avait, elle saurait qu’elle courrait un risque très élevé d’avoir un enfant autiste. Sinon, elle a 43 % de chances en moins d’avoir un enfant autiste, car l’autisme de type MAR est exclu », a déclaré Mme Van de Water.
« Nous utiliserons également ces modèles animaux pour développer des stratégies thérapeutiques, visant à bloquer les auto-anticorps maternels du fœtus », a déclaré M. Van de Water. « Cette étude est importante en matière d’évaluation précoce du risque d’autisme, et nous espérons que cette technique deviendra quelque chose qui sera cliniquement utile à l’avenir ».
Cette recherche a été publiée dans Molecular Psychiatry.
Source : UC Davis
Crédit photo : Pixabay