Revolutionärer Autismus-Test soll erkennen, ob Kind autistisch ist – Könnte langwierigen Diagnoseweg ersparen
Autismus bleibt oft unerkannt, doch ein neuer Test könnte dies ändern. Ein universitätsübergreifendes Forschungsteam hat den genetischen Code geknackt.
Kassel – Autismus ist eine Erkrankung, die in vielfältigen Formen auftritt. Manche Menschen mit Autismus haben starke kognitive Einschränkungen, während andere nur milde Symptome zeigen. Das Dilemma: Autismus wird oft übersehen, wenn die Symptome mild sind. Ärzte stellen oft eine Vielzahl anderer Diagnosen, bevor Autismus überhaupt in Betracht gezogen wird. Eine neue Testmethode könnte dies jedoch bald ändern.
Code geknackt: Forscher weisen mittels KI Autismus im Gehirn nach
Ein Forschungsteam aus verschiedenen Universitäten, geleitet von Gustavo K. Rohde, Professor für Ingenieurwissenschaften an der University of Virginia, hat einen innovativen Ansatz entwickelt, der auf künstlicher Intelligenz basiert. Dieser Ansatz soll in der Lage sein, genetische Marker für Autismus durch die Analyse der biologischen Aktivität im Gehirn zu identifizieren. Die Genauigkeit dieser Methode liegt zwischen 89 und 95 Prozent. Die Methode wurde in der Fachzeitschrift Science Advances vorgestellt. Zuletzt wurde auch eine revolutionäre Methode zur Krebsbekämpfung entdeckt, bei der Tumore sich selbst zerstören.
Im Forschungsbericht erklärt das Team, dass sie in ihrer Arbeit den genetischen Code von Autismus entschlüsselt hätten. Dies ermöglicht es, die Erkrankung im Gehirn nachzuweisen. Der Testprozess besteht aus mehreren Schritten: Er beginnt mit einer Standard-Gehirnkartierung mithilfe von MRT-Scans. Anschließend werden die Bilder erneut mittels KI analysiert. Dadurch sollen Bewegungen von Proteinen, Nährstoffen und anderen Prozessen im Gehirn erkannt werden, die auf Autismus hindeuten könnten.
Drei Anzeichen für Autismus bei Kindern – Auch schwere autistische Störungen können unerkannt bleiben
Der Bundesverband zur Förderung von Menschen mit Autismus erklärt, dass eine Autismus-Diagnose derzeit hauptsächlich auf der Grundlage von Symptomen gestellt wird. Es gibt mehrere Merkmale von frühkindlichem Autismus, die sich in der Regel bereits vor dem dritten Lebensjahr zeigen. Diese werden in drei Bereichen deutlich:
- Im sozialen Umgang mit anderen Menschen, etwa Schwierigkeiten, emotionale Signale richtig zu interpretieren.
- In der Kommunikation, zum Beispiel in Form von eingeschränkter Entwicklung der Sprachfähigkeiten.
- In wiederholenden und stereotypen Verhaltensweisen, wie das starre Ausführen alltäglicher Aufgaben.
Obwohl Autismus oft unerkannt bleibt, insbesondere bei milder Ausprägung, können auch schwere autistische Störungen unbemerkt bleiben, wenn sie beispielsweise durch eine höhere Intelligenz kompensiert werden, so die Pharmazeutische Zeitung. Der neu entwickelte Test könnte daher einen großen Unterschied machen, indem er Menschen einen langwierigen und oft belastenden Diagnoseprozess erspart. Denn obwohl Autismus anhand von Symptomen diagnostiziert werden kann, hat er auch „eine starke genetische Grundlage“, betonen die Experten.
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KI identifiziert Muster genetischer Codes und hilft bei der Autismus-Diagnose
Die künstliche Intelligenz, das Herzstück der neuen Methode, basiert auf maschinellem Lernen und einer neuen mathematischen Technik zur Modellierung des Gehirns. Diese Methode wird als „transportbasierte Morphometrie“ bezeichnet. Sie bezieht sich auf den Transport biologischer Materie im Gehirn und kann Muster identifizieren, die mit wichtigen Teilen des genetischen Codes verbunden sind. Diese Sequenzen des genetischen Codes zeigen gelöschte oder verdoppelte DNA-Abschnitte auf – Veränderungen, die in früheren Studien mit Autismus in Verbindung gebracht wurden.
Die Experten hoffen, dass die neue Diagnosetechnik es Ärzten bald ermöglichen wird, spezifischere Gene zu identifizieren, die für Autismus verantwortlich sind. Dies könnte Aufschluss darüber geben, wie die Störung das Wachstum und die Funktion des Gehirns beeinflusst. Die Forschung ist daher „ein wichtiger erster Schritt zum Verständnis der biologischen Grundlagen des Autismus.“ (tt/jm)