EEG ermöglicht frühe Diagnose |
 | 16.05.2018 11:07 Uhr |
Von Christina Hohmann-Jeddi / Eine Autismus-Störung lässt sich schon im ersten Lebensjahr bei Kindern mithilfe eines Elektroenzephalogramms (EEG), das die elektrische Aktivität des Gehirns aufzeichnet, diagnostizieren.
Das berichten Forscher um Professor Dr. William Bosl von der University of San Francisco im Fachjournal »Scientific Reports« (DOI: 10.1038/s41598-018-24318-x). Ihrer Untersuchung zufolge ist die Vorhersagegenauigkeit für eine Autismus-Spektrum-Störung (ASD) ausgesprochen hoch – im Alter von neun Monaten lag sie fast bei 100 Prozent.
Mittels EEG lässt sich die Entwicklung einer Autismus-Störung vorhersagen.
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»EEG sind preiswert, nicht invasiv und vergleichsweise einfach in Baby-Screening-Programme zu integrieren«, sagt Koautor Dr. Charles Nelson vom Boston Children’s Hospital in einer Mitteilung der Klinik. »Ihre Verlässlichkeit in der Vorhersage, ob ein Kind Autismus entwickeln wird, erhöht die Chancen auf frühe Interventionen.« Durch frühe Behandlungen, noch vor Auftreten von Symptomen, ließe sich eventuell die Entwicklung einiger Verhaltensauffälligkeiten verhindern.
Das Forscherteam hat einen Algorithmus entwickelt, der EEG-Signale auswertet und zur Diagnose von Autismus genutzt werden kann. Um die Effektivität des Tests zu untersuchen, analysierten die Forscher Datensätze aus dem Infant-Sibling-Project (Kind-Geschwister-Projekt). Bosl und seine Kollegen werteten Daten von 99 Kindern mit hohem Risiko für ASD aus, die ein älteres Geschwisterkind mit entsprechender Diagnose hatten, sowie die Daten von 89 Kindern ohne familiäres Risiko. Ein EEG wurde jeweils im Alter von 3, 6, 9, 12, 18, 24 und 36 Monaten erstellt, zudem wurde das Verhalten der Kinder ausführlich untersucht und nach dem Autism Diagnostic Observation Schedule bewertet.
Der Algorithmus konnte eine klinische ASD mit hoher Spezifität und Sensitivität vorhersagen, berichten die Forscher. Die Genauigkeit betrug in einigen Altersgruppen mehr als 95 Prozent, im Alter von neun Monaten sogar fast 100 Prozent. Zudem konnte der Algorithmus den Schweregrad der Erkrankung verlässlich prognostizieren. /
