Las técnicas de seguimiento ocular podrían ayudar a los proveedores de atención primaria a diagnosticar el autismo antes y con mayor precisión

Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, casi el 3% de todos los niños en los Estados Unidos son diagnosticados con autismo. Pero un equipo colaborativo de investigadores de la Universidad de Indiana y la Universidad Purdue está encontrando formas de realizar el diagnóstico correcto antes.

«La cantidad de niños que necesitan evaluaciones de autismo excede la capacidad de los especialistas capacitados para brindar este servicio», dijo Rebecca McNally Keehn, Ph.D., profesora asistente de pediatría en la Facultad de Medicina de IU. «Los niños y sus familias actualmente esperan un año o más para acceder a las evaluaciones. Esto es un problema porque los niños pierden oportunidades de intervenciones en el momento óptimo de impacto».

McNally Keehn es el autor principal de un artículo publicado recientemente publicado en Red JAMA abierta que describe el estudio del equipo de investigación sobre el diagnóstico de autismo utilizando biomarcadores de seguimiento ocular en clínicas de atención primaria de Indiana. El equipo viajó a las prácticas participando en el Sistema de centros de evaluación del autismo temprano de Indiana y realizó una evaluación ciega de grado de investigación de 146 niños de entre 14 y 48 meses.

«Los biomarcadores de diagnóstico son características que proporcionan una indicación discreta y objetiva del diagnóstico. Se ha demostrado que los biomarcadores de seguimiento ocular que miden la atención social y no social y la función cerebral diferencian a los niños pequeños diagnosticados con autismo de aquellos con otras discapacidades del desarrollo neurológico», dijo McNally Keehn. «Sin embargo, a pesar de la enorme inversión en el descubrimiento de biomarcadores de seguimiento ocular, ha habido una brecha en la traducción de los biomarcadores de seguimiento ocular en beneficios clínicos».

Para realizar el seguimiento ocular, los niños del estudio se sentaron en una silla alta o en el regazo de un cuidador y miraron vídeos en la pantalla de una computadora, mientras los investigadores registraban los movimientos de sus ojos y el tamaño de las pupilas. Cuando el diagnóstico y la certeza diagnóstica de los médicos de atención primaria se combinaron con métricas de biomarcadores de seguimiento ocular, la sensibilidad del modelo fue del 91% y la especificidad del 87%, lo que significa que hicieron un diagnóstico de autismo más preciso.

McNally Keehn dijo que estudios como estos pueden ayudar a abordar los retrasos en el acceso a las evaluaciones del autismo al equipar mejor a los médicos de atención primaria con un enfoque de diagnóstico de múltiples métodos.

«Éste es un problema de salud pública y nuestro enfoque tiene el potencial de mejorar sustancialmente el acceso a un diagnóstico oportuno y preciso en las comunidades locales», afirmó McNally Keehn.

El siguiente paso del equipo es realizar un estudio de replicación y validación a gran escala de su modelo de diagnóstico utilizando inteligencia artificial. Luego, esperan realizar un ensayo clínico que estudie la efectividad del modelo de diagnóstico en evaluaciones de atención primaria en tiempo real.

Otros autores del estudio incluyen a Patrick Monahan, Brett Enneking, Tybytha Ryan y Nancy Swigonski de IU y Brandon Keehn de Purdue.