Recientemente se ha publicado una revisión sistemática publicada en American Journal of Psychiatry (AJP) con el fin de catalogar y evaluar los biomarcadores para guiar las intervenciones en el trastorno del espectro autista. La primera autora es Mara Parellada, investigadora del CIBERSAM en el Hospital Gregorio Marañón.
El trastorno del espectro del autismo (TEA) es un síndrome del neurodesarrollo que se caracteriza por presentar déficits persistentes en la comunicación e interacción social junto con patrones de comportamiento restringidos y repetitivos. Actualmente se estima que afecta a casi el 2% de los niños menores de 8 años.
Los biomarcadores son parámetros que pueden medirse con precisión y de forma reproducible en pacientes individuales para proporcionar mediciones objetivas y cuantificables de procesos clínicamente relevantes. Pueden reflejar procesos biológicos normotípicos, procesos patológicos o respuestas a una exposición o intervención e incluyen medidas que pueden ser moleculares, fisiológicas o anatómicas. Hasta la fecha ningún biomarcador ha superado los criterios de las agencias reguladoras para ser aprobado en estudios de TEA. En este contexto, este trabajo tuvo como principal objetivo catalogar y evaluar los biomarcadores de respuesta (entendidos como cualquier biomarcador que produce una respuesta biológica, potencialmente beneficiosa o perjudicial, en un individuo que ha estado expuesto a un producto médico o a un agente medioambiental) dentro del trastorno del espectro del autismo (TEA) para la mejora de los ensayos clínicos y la búsqueda de nuevas intervenciones.
Los investigadores realizaron una revisión sistemática bibliográfica en la que se aplicaron siete criterios de selección para concentrarse en investigaciones originales que incluyeran biomarcadores de respuesta o farmcodinámicos, que fueran cuantificables y que evaluaran adecuadamente la correlación con escalas de gravedad de los síntomas definitorios de autismo, como la comunicación verbal, la interacción social y/o los comportamientos repetitivos. "Nuestra primera búsqueda obtuvo 5.799 entradas independientes que tras nuestra selección dieron lugar a 280 artículos que cumplían con nuestros criterios. Seleccionamos un total de 940 biomarcadores, 755 de los cuales fueron analizados exclusivamente en una única publicación", asegura la Dra. Parellada. Los biomarcadores mas comúnmente analizados fueron los moleculares, que incluyen citoquinas, factores de crecimiento, medidas de estrés oxidativo, neurotransmisores y hormonas. "Tras nuestro análisis cabe destacar el glutatión, una pequeña molécula tripéptida central en el metabolismo redox, como el biomarcador con resultados mas consistentes en dirección y magnitud de su efecto en TEA" apunta la Dra. Parellada.
Sin embargo, el trabajo también demuestra la alta heterogeneidad que existe en la mayor parte de los estudios que analizan biomarcadores en TEA. Los investigadores observaron una alta variabilidad fenotípica, demográfica, de elección de muestras, así como en los métodos para la detección de biomarcadores. "Nuestro trabajo también revela la falta de estandarización en el reporte de los datos en los estudios analizados, haciendo inviable la realización de análisis estadísticos más robustos como meta-análisis", comentan los investigadores. Por último, los biomarcadores estudiados en diferentes trabajos arrojaron en su mayoría resultados inconsistentes, revelando una "crisis de replicación" en el campo.
"Nuestro estudio por tanto concluye que no existe ningún biomarcador de respuesta con suficiente evidencia para su implantación generalizada en los ensayos clínicos de TEA. Por ello, hemos diseñado una serie de recomendaciones que consideramos indispensables para el futuro de la investigación en biomarcadores de TEA: la necesidad de diseños experimentales protocolizados, pre-registro del estudio como ya sucede en los ensayos clínicos aleatorizados, corrección estadística de los biomarcadores por comparaciones múltiples, replicación de resultados, el establecimiento consorcios internacionales para compartir datos que permitan realizar mega-análisis, y la utilización de "big data” de múltiples biomarcadores para acelerar su potencial descubrimiento", concluye la investigadora del CIBERSAM.
Artículo de referencia:
In Search of Biomarkers to Guide Interventions in Autism Spectrum Disorder: A Systematic Review
