Pesquisadores identificam padrões de gênero em casos recorrentes de autismo entre irmãos

Pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade de Harvard, nos Estados Unidos, divulgaram um estudo em que identifica padrões de gênero em casos recorrentes de transtornos do espectro autista (TEA) entre irmãos.

Embora as razões ainda não sejam conhecidas, o estudo reforçou a visão de que se um casal tem um filho ou uma filha com autismo, é maior a chance da segunda criança também o desenvolver, e que meninos são muito mais suscetíveis ao autismo que meninas.

A pesquisa consiste no cálculo dos riscos cruzados em que se verifica se o gênero do primogênito diagnosticado com autismo de alguma forma se traduz em uma maior ou menor chance de que seu irmão ou irmã também tenha o transtorno. Para isso, os pesquisadores analisaram dados de mais de oito anos de pedidos de reembolsos feitos por clientes de uma grande empresa americana de seguro de saúde.

Ao todo, foram identificadas quase 1,6 milhão de pares de irmãos nos dados da empresa, ou cerca de 3,2 milhões de crianças. Destas crianças, aproximadamente 39,5 mil em 37,5 mil foram diagnosticadas com autismo – o equivalente a 1,25% do total –, sendo identificada uma razão de 4,10 meninos com o distúrbio para cada menina.

Já em relação à recorrência entre irmãos, os pesquisadores tiveram como base 21 mil famílias com dois filhos em que a criança mais velha foi diagnosticada com TEA. Segundo os cálculos, o maior risco está em pares menina-menino, com 16,7% do filho mais novo ser autista se sua irmã mais velha também for. Em pares menino-menino o risco diminui para 12,9%. Já no caso menina-menina está em 7,6% e menino-menina é de 4,2%.

Ainda que não tenham encontrado uma razão que explique essa incidência, os pesquisadores alertaram que, apesar dos riscos, a ocorrência de autismo é relativamente rara.  “Mesmo no grupo de maior risco, meninos com irmã mais velha autista, as chances são de cinco para uma de que a criança não seja afetada”, explicou Nathan Palmer, instrutor de informática biomédica da Escola de Medicina de Harvard e principal autor do estudo.