孤独症|孤独症的血液测试：大数据技术发现自闭症谱系障碍的生物标志物( 二 ) 孤独症

哈恩说：\"许多研究都研究了一个生物标志物、一个代谢物、一个基因，并发现了一些差异，但大多数时候，这些差异在统计学上并不显著，或者结果无法可靠地复制。 \"我们的贡献是使用大数据技术，这些技术能够查看一套与 ASD 相关的代谢物，并在统计学上成为更强大的案例。
CBIS主任迪帕克·瓦希什（Deepak Vashishth）表示：\"哈恩教授在改善自闭症诊断方面的创新工作，以及CBIS推进诊断和开发阿尔茨海默氏症和神经退行性疾病新疗法的其他持续努力，表明当我们将工作重点放在传统边界之间的界面上时，在卫生保健方面的新突破是如何可能的。
哈恩在伦斯勒的跨学科研究结合了系统工程、应用数学和计算机科学，以开发分析生物或化学过程非线性系统的新方法。大约两年前，他开始调查SSD 。他最近发表的关于 ASD 的发现为该疾病提供了更多的见解。例如，最近与亚利桑那州立大学研究小组一起发表在《PLOS ONE》杂志上的一篇论文利用同样的大数据分析技术，显示了自闭症谱上儿童与其神经典型同龄人之间尿液中某些元素的排泄差异;这些结果进一步加强了研究结果，因为转液通路的差异可以导致尿液中的差异。此外，与阿肯色州儿童医院研究员吉尔·詹姆斯的研究小组一起发表在《理论生物学杂志》上的工作发现，在海氨酸循环和转化途径中反应速率的参数分布函数存在差异。
哈恩在 ASD 诊断方面的全部结果已公开提供， Hahn 希望他的工作将导致一个广泛可用的测试，可以支持早期诊断，尽管他不打算将结果商业化。对于哈恩来说，下一步是复制结果与一个新的队列工作，他的临床合作者。从长远来看，哈恩希望模型和诊断工具将有助于开发治疗方案。
哈恩说：\"如果这些通路不同，如果我可以操纵通路，使它的工作与神经典型路径类似，会发生什么？\"我需要什么来催促？我需要添加或带走哪些分子？拥有描述这些路径的模型可以更容易地调整它们。