EIF4A1 identificat ca biomarker molecular candidat pentru tulburarea de spectru autist prin analiză bioinformatică și biologică integrativă
Acest studiu a integrat date de expresie ARNm din mai multe seturi de date cerebrale post-mortem și a aplicat cinci algoritmi de învățare automată pentru a identifica gene asociate autismului, identificând constant EIF4A1 ca candidat principal. Validarea într-un model de șobolan cu activare imună maternală a confirmat expresia alterată a EIF4A1 în regiuni cerebrale asociate autismului, cu potențial de inversare prin tratament antipsihotic.