Identification de sous populations d’enfants autistes

On savait que les Troubles du Spectre Autistique (TSA) étaient hétérogènes avec des manifestations sensorielles , motrice, émotivité, interaction sociale etc très variées. Au point d’ailleurs que justement on parle de spectre autistique et non d’autiems (même si la version courte est aussi utilisée). plusieurs essais de les sous catégoriser en sous groupes, sous populations ont été entreprises sous un volet clinique sans beaucoup de succès. D’autres essais sont basés sur l’EEG ou d’autres mesures biologiques mais aussi avec des résultats variables. ici, les auteurs de l’université Cornell ont utilisé à la fois de l’imagerie cérébrale et du Machine Learning (apprentissage automatique) pour identifier des populations différentes. _Les auteurs examinant des données de 299 patients avec TSAs suggèrent la présence de 4 sous groupes: les 2 premiers ont une intelligence verbale élevée (ils diffèrent cependant sur la sévérité des interactions sociales et et des actions répétitives). les 2 autres sous groupes sont caractérisés par une absence de communication sévère et des actions répétitives et agitation importantes. l’analyse d’images valide ces différences avec des différences notamment dans l’importance de l’activation des structures visuelles. ensuite l’expression de différentes familles degènes montraient aussi une certaine cohérence avec les résultats.

Ce travail est important en ce sens ou nous cherchons des différences entre sous populations afin notamment de mieux faire nos essais cliniques qui peut être échouent justement car nous ne faisons pas des essais distincts sur sous populations d’enfants avec TSAs. Reste que sur le plan de la compréhension des mécanismes sous-jacents, il est impossible de dissocier les causes et les conséquences, l’activation des données de l’imagerie -comme d’ailleurs des familles de gènes- était elle un signal initial à ces différences ou simplement due à aux manifestations différentes. Mais ne boudons pas notre plaisir, même si les causes ne sont pas claires, la multiplication d’identifications de sous groupes va aider au développement de traitement et pour cela ce travail mérite toute notre attention.