Eine neue Studie von Forschern der Fakultät für Gesundheitswissenschaften der Simon Fraser Universität fand Zusammenhänge zwischen erhöhten Ausprägungen autismusähnlicher Verhaltensweisen bei Kindern im Vorschulalter und der Exposition während der Schwangerschaft gegenüber ausgewählten Umweltgiften, darunter Metalle, Pestizide, polychlorierte Biphenyle (PCBs), Phthalate und Bisphenol-A (BPA).
In dieser Bevölkerungsstudie wurden die Werte von 25 Chemikalien in Blut- und Urinproben von 1.861 kanadischen Frauen während des ersten Trimesters der Schwangerschaft gemessen. Eine Folgeuntersuchung wurde mit 478 Teilnehmern durchgeführt, wobei das Instrument der Social Responsiveness Scale (SRS) zur Beurteilung autismusähnlicher Verhaltensweisen bei Kindern im Vorschulalter verwendet wurde.
Die Forscher fanden heraus, dass höhere mütterliche Konzentrationen von Cadmium, Blei und einigen Phthalaten in Blut- oder Urinproben mit erhöhten SRS-Werten verbunden waren, und diese Assoziationen waren besonders stark bei Kindern mit einem höheren Grad an autistisch-ähnlichen Verhaltensweisen. Interessanterweise stellte die Studie auch fest, dass erhöhte mütterliche Konzentrationen von Mangan, trans-Nonachlor, vielen Organophosphat-Pestizid-Metaboliten und Mono-Ethyl-Phthalat (MEP) am stärksten mit niedrigeren SRS-Werten verbunden waren.
Der Hauptautor der Studie, Josh Alampi, merkt an, dass diese Studie vor allem "die Beziehungen zwischen ausgewählten Umweltgiften und erhöhten SRS-Werten hervorhebt. Weitere Studien sind notwendig, um die Zusammenhänge und Auswirkungen dieser Umweltchemikalien auf die Gehirnentwicklung während der Schwangerschaft vollständig zu erfassen."
Die Ergebnisse wurden durch den Einsatz eines statistischen Analysewerkzeugs, der so genannten Bayes'schen Quantilsregression, erzielt, das es den Forschern ermöglichte, auf nuanciertere Weise als mit herkömmlichen Methoden zu bestimmen, welche einzelnen Giftstoffe mit erhöhten SRS-Scores assoziiert waren.
"Die von uns entdeckten Zusammenhänge zwischen diesen Giftstoffen und den SRS-Scores wären mit einer mittelwertbasierten Methode der statistischen Analyse (wie der linearen Regression) nicht entdeckt worden", so Alampi. "Obwohl die Quantilsregression nicht häufig von Forschern verwendet wird, kann sie eine leistungsstarke Methode sein, um komplexe populationsbasierte Daten zu analysieren."