探秘自闭症谱系障碍：胎儿碳水化合物代谢的关键线索

《Journal of Neurodevelopmental Disorders》：Disrupted fetal carbohydrate metabolism in children with autism spectrum disorder

为解决自闭症谱系障碍（ASD）早期生物标志物缺乏的问题，研究人员开展了胎儿代谢组学在特发性 ASD 中变化的研究。结果发现胎儿血浆代谢组学因儿童 ASD 状态而异，尤其是碳水化合物代谢改变。这有助于揭示 ASD 发病机制及早期诊断干预靶点。

　　自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）如同一个神秘的谜题，困扰着医学界。在儿科领域，它的发病率持续攀升，给无数家庭带来沉重负担。尽管美国儿科学会建议频繁进行发育监测和 ASD 筛查，但平均诊断年龄仍在 4 - 5 岁，早期检测存在明显漏洞。

早期发现并干预 ASD，对改善患者长期预后至关重要，然而目前却缺乏有效的生物标志物。虽然产前基因检测技术如下一代测序（NGS）和全外显子测序能检测与 ASD 相关的遗传异常，但环境因素对 ASD 的影响仍不明确。

为了深入探索 ASD 的发病机制，寻找早期诊断的生物标志物，美国爱荷华大学（University of Iowa）的研究人员开展了一项研究。他们收集了 52 份脐带血样本，其中 16 份来自后来被诊断为 ASD 儿童的妊娠，36 份来自神经典型（Neurotypical）儿童的妊娠。通过气相色谱 - 质谱联用（Gas Chromatography-Mass Spectrometry，GC-MS）技术分析样本中的代谢物，并进行代谢物集富集分析（Metabolite Set Enrichment Analysis，MSEA）和生物标志物预测。

研究人员采用的主要关键技术方法包括：样本收集自爱荷华大学围产期家庭组织库，样本处理后进行代谢物提取，利用 GC-MS 对衍生化样本进行分析，通过 TraceFinder 5.1 软件和 NOREVA 工具处理数据，运用 MetaboAnalyst 5.0 进行统计分析。

研究结果如下：

• 队列特征：两组在性别、种族、母亲年龄、分娩方式等方面无显著差异，但 ASD 组男性婴儿比例更高（77%），高于神经典型组（42%），这与 ASD 中常见的男性偏向现象相符。
• 代谢组差异：在 ASD 妊娠相对神经典型妊娠的脐带血中，有 20 种代谢物显著改变，10 种增加，10 种减少。
• 代谢物集富集分析：发现 16 个代谢物集显著富集，其中果糖和甘露糖降解、半乳糖代谢、淀粉和蔗糖代谢等碳水化合物代谢相关通路变化明显。
• 生物标志物预测：对果糖和甘露糖降解代谢物集中的 3 种代谢物（果糖 6 - 磷酸、D - 甘露糖和 D - 果糖）进行靶向受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）分析，随机森林算法生成的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）为 0.766，表明这些代谢物有潜力作为脐带血 ASD 生物标志物；而无靶向的正交偏最小二乘法判别分析（Orthogonal Partial Least-Squares，OPLS）未发现 ASD 和神经典型妊娠代谢组的整体差异。

研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了 ASD 脐带血血浆中碳水化合物代谢途径的改变，为特发性自闭症谱系障碍的发病机制提供了新见解。尽管研究存在样本量小、缺乏验证队列等局限性，但利用机器学习方法基于关键代谢物区分 ASD 和神经典型对照的良好效果，为早期筛查和检测儿科疾病提供了新方向。未来研究可进一步在胎盘和母体血浆中验证结果，探索代谢组学在早期生命中的更多奥秘，推动 ASD 早期诊断和干预的发展，为改善 ASD 患者的生活质量带来希望。