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本帖最后由 邓文龙 于 2023-4-2 16:23 编辑
实现满月即可诊断自闭症，从1cm头发中的检出准确率高达81%
来源：生物探索 2023-01-27 14:11
研究发现自闭症儿童的头发中铅、汞、铜等金属元素的含量较高。头发以每月大约1 cm的速度递增生长，随着年龄、性别、种族和生长周期的不同而有所不同。
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育疾病，儿童的诊断率约为2%，平均诊出年龄约为4岁。然而，对语言和社交功能至关重要的神经通路却在婴儿期发育，目前的诊断方案错过了ASD治疗的最有效年龄。促进语言和感觉通路（包括视觉和听觉）发展的神经回路具有高度可塑性，尤其是在出生后的第一年。因此，在出生第一年越早检出ASD，对患儿的早期干预效果越好。但是，缺乏可在婴儿期应用的诊断工具和生物标志物，是ASD治疗发展和早期干预面临的主要挑战。
头发中的元素代谢，可反馈出1个月大婴儿患ASD风险
必需元素和有毒元素代谢的动力学失调是ASD的部分病因。胎儿和婴儿接触有毒金属和营养元素缺乏与ASD的患病率增加，以及ASD相关的不良发育结果有关，包括智力障碍、语言、注意力和行为问题。动物研究表明，各种金属对大脑发育的影响，可以通过改变神经传递调节以及额叶和皮质下大脑结构来调节。在细胞水平上，对动物模型系统的研究表明，通过饮食来源整合的基本元素，为自闭症样行为相关途径中的受体功能提供了关键性的调节。因此，接触金属环境、饮食暴露以及金属代谢是ASD的潜在重要病因。
那么，为什么选择头发呢？研究发现自闭症儿童的头发中铅、汞、铜等金属元素的含量较高。头发以每月大约1 cm的速度递增生长，随着年龄、性别、种族和生长周期的不同而有所不同。可通过头发捕捉体内金属代谢的时间动态，从而提供了发育中的神经系统药效学环境输入和涉及元素代谢的药代动力学过程的指标。
美国西奈山医学院针对一月龄婴儿的非侵入性ASD生物标志物进行了研究。科学家们首先使用激光剥去头发的表层；然后，第二台更强大的激光器沿着头发运行，在每一厘米的650个点上进行测量，将发丝变成等离子体；建立计算机模型，分析头发中与自闭症有关的金属元素摄取和代谢的时间动态[1]。
图1 研究设计和分析流程（图源：[1]）
科学家们根据瑞典和美国358名儿童的数据开发出模型，并在220名一个月大的日本儿童身上测试了该方法。然后将结果与自闭症的临床诊断进行比较，这些诊断是在孩子四岁左右时完成的。科学家发现该测试正确识别了394例自闭症（占总数的 81%）和75.4%的没有自闭症的儿童。
此项研究被业界称为“开创性”，并处于初创公司LinusBio开发的早期阶段，现在正由美国食品和药物管理局（FDA）快速跟踪。研究人员希望这项技术能够帮助儿童更快地接受早期干预治疗，同时也能为幼儿开发新的药物或治疗模型。这项创新可能有助于临床医生在幼儿错过发育里程碑之前识别ASD。
LinusBio：帮助ASD患儿早发现、早干预
目前还没有针对ASD的生物学测试。孩子通常在父母注意到行为差异后才被送医确诊，例如避免目光接触、语言延迟或拒绝沟通。但这些行为差异很大，ASD也可能与注意力缺陷/多动障碍、焦虑和情绪障碍等其他疾病同时发生。ASD的问题在于平均在4岁时才被诊断出来，但大脑已经发育。LinusBio希望能够实现ASD的早发现和早干预。
正如树的年轮能告诉科学家每年的生长情况一样，头发的生长使研究人员能够及时了解特定时刻某人体内发生的变化。LinusBio测试分析了新陈代谢的历史，再现了孩子随着时间的推移接触了哪些物质或毒素。LinusBio针对ASD的StrandDx测试通过搜索环境可能在人类身上留下的分子指纹，来评估患ASD的可能性。StrandDx在显微镜下沿头发运行激光，利用激光能量将头发转化为等离子体以供分析。头发长度的不同点对应于其生长的不同时期。一厘米长的头发大约相当于一个月，沿着这条线的每个样本都可能追溯到特定的环境暴露。利用机器学习算法分析数据，判断必需元素和有毒元素代谢的动力学失调模式。
2021年，StrandDx在首次亮相后就获得了FDA的突破性认定，并在欧盟获得CE标志,作为诊断辅助工具。2023年1月5日，LinusBio获得了1600万美元的A轮融资。投资者希望这笔资金能够帮助LinusBio壮大团队，并提供“有形成果”，证明其测试所需的临床数据可以作为ASD的准确诊断辅助工具，甚至在婴儿刚出生时就可以使用。
许多疾病都没有在医学实践中用于诊断、监测疾病进展或在临床试验中提供分子终点的生物测试。LinusBio的专有平台引入了精确的暴露组生物标志物，可以促进这些疾病领域的发现。该技术有可能从根本上改变复杂疾病的诊断和治疗方式，从自闭症到胃肠道疾病，从肌萎缩侧索硬化症到肾脏疾病和癌症。
图2 LinusBio在研项目（图源：[2]）
此外，LinusBio平台可以通过一根头发提供相当于500多个液体活检或血液样本的数据来显著改进临床试验。它是第一个以时间相关的方式绘制人体生理学分子动力学的技术平台。该平台可以在基因组生物标志物尚未发现前，识别新的标志物。该公司已经在两项由制药公司赞助的试验中使用该平台，并且正在与医疗保健和制药生态系统内的多个组织合作。
https://news.bioon.com/article/733de5689042.html
https://www.mdpi.com/2077-0383/11/23/7154
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36498727/
https://linusbio.com/programs-expertise/
头发中的元素动力学准确预测未来的自闭症谱系障碍诊断：一项国际多中心研究
抽象的
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种在大约 2% 的儿童中被诊断出的神经发育疾病。依赖临床可观察到的行为模式的出现只会将平均诊断年龄延迟到大约 4 岁。然而，对语言和社交功能至关重要的神经通路在婴儿期发育，目前的诊断方案错过了治疗最有效的年龄。我们使用单发束中元素代谢的质谱分析，结合机器学习，开发了非侵入性 ASD 生物标志物。我们在日本进行了一项全国前瞻性研究，在 1 个月时收集头发样本，并在 4 年时进行临床诊断。接下来，我们分析了瑞典双胞胎的全国样本，并且在我们的第三项研究中，来自美国专业 ASD 中心的参与者。在一项盲法分析中，预测算法早在 1 个月就检测出 ASD 风险，灵敏度为 96.4%，特异性为 75.4%，准确度为 81.4%（n = 486；175 例）。这些发现强调元素代谢的动态在自闭症中系统性失调，并且可以在头发样本中检测并利用这些特征来预测早在 1 个月大时 ASD 的出现。
关键词： 自闭症谱系障碍；生物标志物；诊断测试；动力学方法；环境暴露；暴露组学；毛发检测；金属暴露；神经发育障碍；预后测试。
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发表于 2023-4-2 15:09:34
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