Früherkennung durch Lautanalyse

»Obwohl diese seit mehr als 20 Jahren erforscht werden, fließen stimmliche Charakteristika in Ermangelung einer geeigneten Messtechnologie noch nicht in die Diagnose von autistischen Erkrankungen ein«, sagt Dr. Steven Warren von der US-amerikanischen Universität von Kansas in einer Pressemitteilung seines Instituts. Das könnte sich möglicherweise bald ändern. Denn Warren und andere Forscher haben eine computergestützte Methode namens »Lena« (Language Environment Analysis) entwickelt, mit der sich Autismus im Kindesalter durch die Auswertung gesprochener Laute mit hoher Sicherheit erkennen lässt. Das berichtet das Team in den »Proceedings of the National Academy of Sciences« (doi: 10.1073/pnas.1003 882107).

Die Studie stützt sich auf Daten von 232 Vorschul­kindern im Alter von 10 bis 48 Monaten. 106 von ihnen zeigten eine normale und 49 eine bereits bekannte verzögerte Sprachentwicklung. Bei den übrigen 77 lag laut ärztlicher Diagnose eine autistische Störung vor. Alle kleinen Testpersonen trugen mehrere Tage lang ein Aufnahmegerät im Hosentaschen-Format mit sich herum, das sämtliche kindlichen Lautäußerungen aufzeichnete. Mehr als 3,1 Millionen Signale kamen auf diese Weise zusammen, die in die nachfolgende computergestützte Analyse einflossen. Dabei beurteilten die Forscher zwölf Faktoren, die in engem Zusammenhang mit der Sprachentwicklung zu stehen scheinen. Als besonders aussagekräftig erwiesen sich dabei Faktoren bezüglich der Silbentrennung, also der Erzeugung klar getrennter Laute durch schnelle Zungen- und Kieferbewegungen. Diese Fähigkeit scheint sich bei Kleinkindern mit Autismus später, langsamer und unvollkommener herauszubilden als bei solchen mit einer normalen und selbst mit einer verzögerten Sprachentwicklung. Auch bei den anderen Faktoren traten deutliche Unterschiede zwischen den drei Gruppen zutage. Demnach zeigt sich bei den autistischen Kinder eine deutlich schlechtere Übereinstimmung zwischen Alter und Sprachentwicklung als bei den anderen.

Insgesamt kommen die Forscher in ihrer Auswertung zum Ergebnis, dass Lena mit einer Treffsicherheit von 86 Prozent vorherzusagen scheint, ob ein Kind an Autismus leidet. »Weil sich die Analyse nicht auf Wörter stützt, sondern auf Lautmuster, dürfte sie sich theoretisch unabhängig von der Sprache zum Test auf autistische Erkrankungen nutzen lassen«, sagte Warren. Allerdings sei bei einem verdächtigen Testergebnis immer eine umfassende ärztliche Untersuchung erforderlich, um die Diagnose Autismus tatsächlich zu bestätigen.

Frühe Diagnose möglich

An dieser Stelle zeigt sich aus Warrens Sicht ein großer Vorteil der neuen Messmethode: Sie funktioniere schon ab einem Alter von 18 Monaten – dagegen bekämen autistische Kinder in den Vereinigten Staaten derzeit die Diagnose erst mit durchschnittlich 5,7 Jahren. Deshalb hoffen die Studienautoren, ihre Entdeckung könnte zur Früherkennung des Autismus beitragen und damit auch eine möglichst frühe und wirkungsvolle Förderung der Patienten ermöglichen. Allerdings sei die Methode noch weiter zu verfeinern. /