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Medizin

Frühe Autismusdiagnose über EEG

Donnerstag, 10. Mai 2018

/irissca, stockadobecom

Boston – In der Zeitschrift Scientific Reports berichten Wissenschaftler jetzt, dass Elektroenzephalogramme (EEGs), die die elektrische Aktivität des Gehirns messen, eine Autismus-Spektrumstörung (ASD) bei Säuglingen recht genau vorhersagen oder ausschließen können (2018; doi: 10.1038/s41598-018-24318-x). 

„EEGs sind kostengünstig, nicht invasiv und relativ einfach in Babychecks zu integrieren“, sagte Charles Nelson, Direktor der Laboratories of Cognitive Neuroscience am Boston Children's Hospital und Co-Autor der Studie. Ihre Zuverlässigkeit bei der Vorhersage, ob ein Kind Autismus entwickeln werde, erhöhe die Möglichkeit, sehr früh einzugreifen, lange bevor klare Verhaltenssymptome aufträten. „Das könnte zu besseren Ergebnissen führen und vielleicht sogar einige der mit ASD verbundenen Verhaltensweisen verhindern“, so Nelson.

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Die Studie analysierte Daten aus dem Infant Sibling Project (heute: Infant Screening Project), einer Zusammenarbeit zwischen dem Boston Children's Hospital und der Boston University, die darauf abzielt, die frühe Entwicklung zu erfassen und gefährdete Kinder für die Entwicklung von ASD und/oder Sprach- und Kommunikations­schwierigkeiten zu identifizieren.

William Bosl, Professor of Health Informatics and Clinical Psychology an der University of San Francisco, arbeitet seit fast einem Jahrzehnt an Algorithmen zur Interpretation von EEG-Signalen. Das Säuglings-Screening-Projekt lieferte Bosl EEG-Daten von 99 Säuglingen mit hohem Risiko für ASD (mit einem älteren Geschwisterkind mit der Diagnose) und 89 risikoarmen Kontrollen ohne ein betroffenes Geschwisterkind.

Die EEGs wurden im Alter von 3, 6, 9, 12, 18, 24 und 36 Monaten genommen, indem ein Netz über die Kopfhaut der Babys mit 128 Sensoren gelegt wurde, während die Babys im Schoß ihrer Mutter saßen. Alle Babys wurden mit dem „Autism Diagnostic Observation Schedule“ (ADOS), einem etablierten klinischen Diagnoseinstrument, umfangreichen Verhaltensbewertungen unterzogen.

Bosls Berechnungsalgorithmen analysierten 6 verschiedene Komponenten des EEGs mit einer Vielzahl von Messungen der Signalkomplexität. Die Algorithmen prognos­tizierten eine klinische Diagnose von ASD mit hoher Spezifität, Sensitivität und positivem Vorhersagewert, die in einigen Altersgruppen über 95 % lag.

„Die Ergebnisse waren atemberaubend“, sagte Bosl. „Wir waren auch in der Lage, die ASD-Schwere vorherzusagen, wie der ADOS Calibrated Severity Score zeigt, und zwar mit recht hoher Zuverlässigkeit, auch im Alter von neun Monaten.“ © hil/aerzteblatt.de

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