Trastornos del Espectro Autista

La atención temprana persigue identificar precozmente a la población en riesgo de autismo en fases tempranas del neurodesarrollo. Se han relacionado con autismo factores de la madre y del padre, como el uso de fármacos o la historia de enfermedad autoinmune. Incluso se han documentado parámetros ecográficos fetales relacionados con autismo. Investigaciones preclínicas y clínicas sugieren que el TEA se empieza a desarrollar en el embarazo.

El aumento de la incidencia de autismo se ha relacionado con infecciones virales, activación del sistema inmune, exposición materna a medicamentos como el ácido valproico, el déficit de vitamina D y la influencia hormonal in-utero. Asimismo se ha observado que el diagnóstico de autismo es más frecuente en niños que han sido producto de complicaciones obstétricas, tales como diabetes gestacional, preeclampsia y sufrimiento fetal agudo que han derivado en nacimiento por cesárea o parto pretérmino y que han tenido APGAR < 5, también dificultades en la alimentación y aspiración de meconio.

Uno de los principales objetivos en esta línea es testar modelos de predicción de autismo en edades tempranas. Para conseguir este objetivo utilizamos métodos de machine learning poniendo especial énfasis en la toma de medicación de la madre y del padre y en datos prenatales. Actualmente, estamos identificando factores clínicos que deberían ser incluidos en los modelos de predicción de autismo, a través de cohortes clínicas retrospectivas y prospectivas como el proyecto SIGNATURE (LINK) de estrés emocional e inflamatorio en gestantes COVID-19