Aux États-Unis, près de 3 % de tous les enfants reçoivent un diagnostic d'autisme, selon les Centers for Disease Control and Prevention. Mais une équipe collaborative de chercheurs de l’Université d’Indiana et de l’Université Purdue trouve des moyens de poser le bon diagnostic plus tôt.
Le nombre d'enfants nécessitant des évaluations de l'autisme dépasse la capacité des spécialistes formés pour fournir ce service. Les enfants et leurs familles attendent actuellement un an ou plus pour accéder aux évaluations. C'est un problème parce que les enfants manquent des opportunités d'intervention au moment optimal de l'impact. »
Rebecca McNally Keehn, PhD, professeur adjoint de pédiatrie, École de médecine IU
McNally Keehn est l'auteur principal d'un article récemment publié dans Réseau JAMA ouvert qui décrit l'étude menée par l'équipe de recherche sur le diagnostic de l'autisme à l'aide de biomarqueurs de suivi oculaire dans des cliniques de soins primaires de l'Indiana. L'équipe s'est rendue dans des cabinets participant au système Indiana Early Autism Evaluation Hub et a mené une évaluation aveugle de niveau recherche sur 146 enfants âgés de 14 à 48 mois.
« Les biomarqueurs diagnostiques sont des caractéristiques qui fournissent une indication discrète et objective du diagnostic. Il a été démontré que les biomarqueurs de suivi oculaire qui mesurent l'attention sociale et non sociale et la fonction cérébrale différencient les jeunes enfants diagnostiqués autistes de ceux souffrant d'autres troubles neurodéveloppementaux », a déclaré McNally Keehn. « Cependant, malgré d'énormes investissements dans la découverte de biomarqueurs de suivi oculaire, il y a eu une lacune dans la traduction des biomarqueurs de suivi oculaire en avantages cliniques.
Pour effectuer le suivi oculaire, les enfants de l'étude se sont assis sur une chaise haute ou sur les genoux d'un soignant et ont regardé des vidéos sur un écran d'ordinateur, tandis que les chercheurs enregistraient leurs mouvements oculaires et la taille de leurs pupilles. Lorsque le diagnostic et la certitude diagnostique d'un clinicien de soins primaires ont été combinés avec des mesures de biomarqueurs de suivi oculaire, la sensibilité du modèle était de 91 % et la spécificité de 87 %, ce qui signifie qu'ils ont établi un diagnostic d'autisme plus précis.
McNally Keehn a déclaré que des études comme celles-ci peuvent aider à réduire les retards dans l'accès aux évaluations de l'autisme en équipant mieux les cliniciens de soins primaires d'une approche diagnostique multi-méthodes.
« Il s'agit d'un problème de santé publique et notre approche a le potentiel d'améliorer considérablement l'accès à un diagnostic précis et opportun dans les communautés locales », a déclaré McNally Keehn.
La prochaine étape de l'équipe consiste à mener une étude de réplication et de validation à grande échelle de leur modèle de diagnostic à l'aide de l'intelligence artificielle. Ensuite, ils espèrent mener un essai clinique étudiant l’efficacité du modèle de diagnostic dans les évaluations en temps réel des soins primaires.
Parmi les autres auteurs de l'étude figurent Patrick Monahan, Brett Enneking, Tybytha Ryan et Nancy Swigonski d'IU et Brandon Keehn de Purdue.
