Autismo, identificati quattro diversi sottotipi

 

 

Le persone con disturbo dello spettro autistico possono essere classificate in quattro sottotipi distinti in base alla loro attività cerebrale e comportamento, secondo uno studio degli investigatori della Weill Cornell Medicine.

Lo studio, pubblicato il 9 marzo su Nature Neuroscience, ha sfruttato l’apprendimento automatico per analizzare i nuovi dati di neuroimaging disponibili da 299 persone con autismo e 907 persone neurotipiche.

Hanno trovato modelli di connessioni cerebrali legate a tratti comportamentali nelle persone con autismo, come abilità verbale, affetto sociale e comportamenti ripetitivi o stereotipati.

Hanno confermato che i quattro sottogruppi di autismo potrebbero anche essere replicati in un set di dati separato e hanno dimostrato che le differenze nell’espressione genica regionale e nelle interazioni proteina-proteina spiegano il cervello e le differenze comportamentali.

“Come molte diagnosi neuropsichiatriche, gli individui con disturbo dello spettro autistico sperimentano molti diversi tipi di difficoltà con l’interazione sociale, la comunicazione e i comportamenti ripetitivi.

Gli scienziati ritengono che ci siano probabilmente molti diversi tipi di disturbo dello spettro autistico che potrebbero richiedere trattamenti diversi, ma non c’è consenso su come definirli”, ha detto il co-autore senior Dr. Conor Liston, professore associato di psichiatria e neuroscienze presso il Feil Family Brain and Mind Research Institute presso Weill Cornell Medicine.

“Il nostro lavoro evidenzia un nuovo approccio alla scoperta di sottotipi di autismo che potrebbero un giorno portare a nuovi approcci per la diagnosi e il trattamento”.

Uno studio precedente pubblicato dal Dr. Liston e colleghi su Nature Medicine nel 2017 ha utilizzato metodi di apprendimento automatico simili per identificare quattro sottotipi biologicamente distinti di depressione, e il lavoro successivo ha dimostrato che quei sottogruppi rispondono in modo diverso a varie terapie per la depressione.

“Se metti le persone con depressione nel gruppo giusto, puoi assegnare loro la migliore terapia”, ha detto l’autore principale Dr. Amanda Buch, un associato post-dottorato di neuroscienze in psichiatria presso Weill Cornell Medicine.

Basandosi su quel successo, il team ha deciso di determinare se esistono sottogruppi simili tra gli individui con autismo e se diversi percorsi genetici sono alla base di loro.

Ha spiegato che l’autismo è una condizione altamente ereditabile associata a centinaia di geni che ha una presentazione diversa e opzioni terapeutiche limitate.

Per indagare su questo, il Dr. Buch ha aperto la strada a nuove analisi per integrare i dati di neuroimaging con i dati di espressione genica e la proteomica, introducendoli in laboratorio e consentendo test e sviluppando ipotesi su come le varianti di rischio interagiscono nei sottogruppi autistici.

“Uno degli ostacoli allo sviluppo di terapie per l’autismo è che i criteri diagnostici sono ampi e quindi si applicano a un gruppo ampio e fenotipicamente diversificato di persone con diversi meccanismi biologici sottostanti”, ha detto il dottor Buch.

“Per personalizzare le terapie per le persone con autismo, sarà importante comprendere e indirizzare questa diversità biologica. È difficile identificare la terapia ottimale quando tutti sono trattati come uguali, quando ognuno è unico”.

Fino a poco tempo fa, non c’erano raccolte abbastanza grandi di dati di risonanza magnetica funzionale di persone con autismo per condurre studi di apprendimento automatico su larga scala, ha osservato il dott. Ma un ampio set di dati creato e condiviso dalla dottoressa Adriana Di Martino, direttore di ricerca del Centro autismo presso il Child Mind Institute, così come altri colleghi in tutto il paese, ha fornito il grande set di dati necessario per lo studio.

“Nuovi metodi di apprendimento automatico in grado di gestire migliaia di geni, differenze di attività cerebrale e molteplici variazioni comportamentali hanno reso possibile lo studio”, ha detto l’autore co-senior Dr. Logan Grosenick, assistente professore di neuroscienze in psichiatria presso Weill Cornell Medicine, che ha aperto la strada alle tecniche di apprendimento automatico utilizzate per la sottotipizzazione biologica negli studi sull’autismo e la depressione.

Questi progressi hanno permesso al team di identificare quattro gruppi clinicamente distinti di persone con autismo.

Due dei gruppi avevano un’intelligenza verbale superiore alla media. Un gruppo aveva anche gravi deficit nella comunicazione sociale ma comportamenti meno ripetitivi, mentre l’altro aveva comportamenti più ripetitivi e meno menomazioni sociali.

Le connessioni tra le parti del cervello che elaborano le informazioni visive e aiutano il cervello a identificare le informazioni in entrata più salienti erano iperattive nel sottogruppo con più disabilità sociale. Queste stesse connessioni erano deboli nel gruppo con comportamenti più ripetitivi.

“È stato interessante a livello di circuito cerebrale che ci fossero reti cerebrali simili implicate in entrambi questi sottotipi, ma le connessioni in queste stesse reti erano atipiche in direzioni opposte”, ha detto la dott.ssa Buch, che ha completato il suo dottorato presso la Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences nel laboratorio del Dr. Liston e ora lavora nel laboratorio del Dr. Grosenick.

Gli altri due gruppi avevano gravi menomazioni sociali e comportamenti ripetitivi, ma avevano abilità verbali alle estremità opposte dello spettro.

Nonostante alcune somiglianze comportamentali, i ricercatori hanno scoperto modelli di connessione cerebrale completamente distinti in questi due sottogruppi.

Il team ha analizzato l’espressione genica che spiegava le connessioni cerebrali atipiche presenti in ciascun sottogruppo per capire meglio cosa stava causando le differenze e ha scoperto che molti erano geni precedentemente collegati all’autismo.

Hanno anche analizzato le interazioni di rete tra le proteine associate alle connessioni cerebrali atipiche e hanno cercato proteine che potrebbero fungere da hub.

L’ossitocina, una proteina precedentemente collegata a interazioni sociali positive, era una proteina hub nel sottogruppo di individui con più compromissione sociale ma comportamenti ripetitivi relativamente limitati.

Gli studi hanno esaminato l’uso dell’ossitocina intranasale come terapia per le persone con autismo con risultati contrastanti, ha detto il dottor Buch.

Ha detto che sarebbe interessante verificare se la terapia con ossitocina è più efficace in questo sottogruppo.

“Potresti avere un trattamento che funziona in un sottogruppo di persone con autismo, ma quel beneficio si attenua nello studio più ampio perché non stai prestando attenzione ai sottogruppi”, ha detto il dottor Grosenick.

Il team ha confermato i loro risultati su un secondo set di dati umani, trovando gli stessi quattro sottogruppi. Come verifica finale dei risultati del team, la dott.ssa Buch ha condotto un’analisi imparziale di estrazione di testo che ha sviluppato della letteratura biomedica che ha dimostrato che altri studi avevano collegato in modo indipendente i geni legati all’autismo con gli stessi tratti comportamentali associati ai sottogruppi.

Il team studierà successivamente questi sottogruppi e potenziali trattamenti mirati ai sottogruppi nei topi.

Sono inoltre in corso collaborazioni con diversi altri gruppi di ricerca che hanno grandi set di dati umani.

Il team sta anche lavorando per perfezionare ulteriormente le loro tecniche di apprendimento automatico.

“Stiamo cercando di rendere il nostro apprendimento automatico più consapevole dei cluster”, ha detto il dottor Grosenick.

Nel frattempo, il Dr. Buch ha detto di aver ricevuto feedback incoraggianti da persone con autismo sul loro lavoro.

Un neuroscienziato con autismo ha parlato con il Dr. Buch dopo una presentazione e ha detto che la sua diagnosi era confusa perché il suo autismo era così diverso dagli altri, ma che i suoi dati hanno aiutato a spiegare la sua esperienza.

 

Immagine: Weill Cornell Medicine; Dr. Amanda Buch