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Autisme : un algorithme mathématique pour détecter la maladie

La revue Plos One a dévoilé le 16 mars 2017, l’étude de scientifiques américains qui ont réussi, grâce à un algorithme, à dépister les troubles de l’autisme (TSA) par le biais d’une prise de sang.

Autisme : un algorithme mathématique pour détecter la maladie ©dml5050 Istock.com

Cet algorithme qui scanne 24 molécules sanguines peut prédire de manière fiable, dans près de 97 % des cas, si une personne souffre d'autisme et à quel degré, indique une étude menée par l'Institut polytechnique Rensselaer de New York, spécialisé dans les domaines de la science et de la technologie.

Jusqu'à présent, les études portant sur le diagnostic de l'autisme par voie sanguine ont découvert de manière isolée un biomarqueur, un métabolite ou un gène qui identifiait la maladie, mais de manière non significative, souligne l'étude.

L'algorithme développé ici par les chercheurs repose sur des données mathématiques et statistiques récoltées à partir d'échantillons sanguins de 149 patients (dont la moitié de sujets sains), qui permettent de comprendre et analyser les phénomènes biologiques. Concrètement, le mécanisme a étudié de manière précise les interactions des molécules entre elles et leur action sur la cellule.

Deux processus biologiques liés à la maladie ont été mis en évidence : la modification de l'ADN et la réduction de la production d'un puissant antioxydant le glutathion, qui diminue le stress oxydatif.

Ces travaux ouvrent la voie à un diagnostic plus précoce de la maladie, qui est actuellement posé à l'âge moyen de 4 ans.

Une intervention précoce dès l'âge de 2 ans pour aider les parents à communiquer avec leur enfant autiste permettrait de diminuer les symptômes de l'autisme, avec des résultats qui persistent six ans après la fin de la prise en charge.

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