El diagnóstico de autismo se enfrenta al desafío de la gran variabilidad en sus síntomas y grados de severidad. Hasta la fecha, no se ha identificado una única causa o biomarcador que permita un diagnóstico preciso. Sin embargo, investigadores de la Universidad de Virginia (UVA) han explorado un nuevo enfoque que podría revolucionar la forma en que entendemos y diagnosticamos el autismo1. Este enfoque se centra en las diferencias microestructurales en el cerebro, utilizando técnicas avanzadas de neuroimágen.
Innovaciones en la investigación y diagnóstico de autismo
Tradicionalmente, el diagnóstico de autismo se ha basado en observaciones conductuales y en estudios de resonancia magnética funcional (fMRI), que miden las respuestas cerebrales a diferentes estímulos. Estas técnicas han sido útiles para mapear las áreas activas del cerebro, pero ofrecen una visión limitada de las causas subyacentes de las diferencias en el comportamiento
El equipo de la UVA, liderado por el Dr. Benjamin Newman y el Dr. John Darrell Van Horn, ha utilizado la resonancia magnética potenciada en difusión (RMD), una técnica que permite observar el movimiento del agua a través del cerebro. La RMD se emplea para analizar la microestructura cerebral y cómo la difusión del agua se ve afectada por las membranas celulares y la mielina que rodea los axones neuronales. Este método proporciona una imagen detallada de la organización interna del cerebro, revelando diferencias clave entre personas con autismo y personas neurotípicas.
Hallazgos Clave del Estudio
Los investigadores encontraron que los cerebros de las personas con autismo presentan un aumento en el agua extracelular y una disminución del g-ratio agregado, una métrica que compara el grosor de la mielina con el diámetro del axón. Además, se observó una reducción en la velocidad de conducción neuronal, lo que indica que la señal eléctrica se transmite más lentamente en personas con autismo.
Estas diferencias están correlacionadas con mayores puntuaciones en pruebas de comportamiento que evalúan características del autismo, lo que sugiere que las alteraciones en la estructura axonal podrían desempeñar un papel crucial en la manifestación clínica del autismo.
Implicaciones para el diagnóstico de autismo y su tratamiento
Este enfoque podría tener implicaciones significativas para el diagnóstico de autismo. Al proporcionar una base fisiológica y objetiva para medir las diferencias cerebrales, los investigadores esperan desarrollar nuevas herramientas para el diagnóstico temprano y la evaluación de la respuesta al tratamiento. El Dr. Van Horn señaló que, hasta ahora, gran parte de la investigación se ha centrado en los cambios de señal relacionados con el oxígeno en la sangre a través de fMRI, pero la RMD ofrece una visión más profunda de las diferencias estructurales fundamentales en el cerebro.
Este estudio no solo se centra en el autismo. Los hallazgos también podrían aplicarse al estudio de otros trastornos neurológicos como el Parkinson y el Alzheimer, donde las alteraciones en la estructura y función neuronal son comunes. La posibilidad de usar la RMD para explorar estas condiciones podría abrir nuevas vías para el desarrollo de tratamientos personalizados y estrategias de intervención temprana.
En resumen, este estudio representa un avance significativo en la comprensión del autismo desde una perspectiva neurobiológica. Al identificar diferencias claras en la microestructura cerebral, los investigadores han sentado las bases para futuras investigaciones que podrían transformar la forma en que se lleva a cabo el diagnóstico de autismo, así como las estrategias de intervención.
La integración de estos hallazgos en la práctica clínica podría mejorar significativamente la precisión del diagnóstico y la eficacia de las intervenciones terapéuticas.
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Bibliografía:
- Benjamin T. Newman, Zachary Jacokes, Siva Venkadesh, Sara J. Webb, Natalia M. Kleinhans, James C. McPartland, T. Jason Druzgal, Kevin A. Pelphrey, John Darrell Van Horn. Conduction velocity, G-ratio, and extracellular water as microstructural characteristics of autism spectrum disorder. PLOS ONE, 2024; 19 (4): e0301964 DOI: 10.1371/journal.pone.0301964
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