376 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
1 Univerzitetna 
Pediatrična bolnica, 
Bohoričeva 20, 1000 
Ljubljana
2 Univerzitetni inštitut 
za klinično kemijo in 
biokemijo, Univerzitetni 
Klinični center Ljubljana, 
Zaloška 2, 1000 
Ljubljana
3 Inštitut za avtizem in 
sorodne motnje, Goričane 
84, 1215 Medvode
Korespondenca/
Correspondence:
doc. dr. Marta Macedoni-
Lukšič, dr. med.
Inštitut za avtizem in 
sorodne motnje, goričane 
84, 1215 Medvode
e: mmacedoni@gmail.
com
Ključne besede:
avtizem; otroci; težke 
kovine; cepljenje; 
tiomersal
Key words:
autism; children; heavy 
metals; vaccination; 
thymerosal
Citirajte kot/Cite as:
Zdrav Vestn 2014;  
83: 376–86
Prispelo: 14. jun. 2013, 
Sprejeto: 15. jan. 2014
raziskavo je finančno 
Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih 
porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom
Heavy metals and specific porphyrine levels in children with autism
Macedoni-Lukšič Marta,1,3 gosar David,1 Oražem Jasna,1 kodrič Jana,1 Lešnik-Musek 
Petra,1 Zupančič Mirjana,1 France-Štiglic alenka,2 Sešek-Briški alenka,2 neubauer 
David,1 Osredkar Joško2
Izvleček
Izhodišča: Namen naše študije je bil primerjati 
skupino otrok s spektroavtističnimi motnjami 
(SAM) in kontrolno skupino otrok z drugimi 
nevrološkimi motnjami/boleznimi glede krvnih 
vrednosti težkih kovin (cink, baker, aluminij, 
živo srebro, svinec) in vrednosti specifičnih por-
firinov v urinu. 
Metode: V študijo smo vključili skupino otrok 
s SAM (n = 52, povprečna starost = 6,2 let) in 
kontrolno skupino otrok z drugimi nevrološki-
mi motnjami/boleznimi (n = 22, povprečna sta-
rost = 6,6 let), ki sta bili med seboj primerljivi 
glede na razvojno starost oz. spoznavne sposob-
nosti (Mann-Whitney U = 565.0, p = .595). Me-
ritve težkih kovin v krvi smo izvedli z atomsko 
absorbcijsko spektrometrijo, meritve porfirinov 
v urinu pa z metodo HPLC s fluorimetričnim 
detektorjem. Pri analizi rezultatov smo uporabili 
večsmerno analizo kovariance (MANCOVA) in 
generalizirane linearne modele. 
Rezultati: Skupini se nista pomembno razliko-
vali glede vrednosti posameznih težkih kovin v 
krvi, signifikantna razlika med skupinama je bila 
le v razmerju Cu/Zn, ki je bilo pomembno viš-
je v skupini otrok s SAM (Wald χ2 = 6.6, df = 1, 
p = .010). Tudi glede vrednosti uroporfirina I, 
heptakarboksiporfirina I, heksakarboksiporfiri-
na in pentakarboksiporfirina I se skupini nista 
pomembno razlikovali, ob tem, ko sta bili vre-
dnosti koproporfirina I in koproporfirina III v 
urinu nižji v skupini otrok s SAM. 
Zaključki: Glede na zvišano razmerje Cu/Zn bi 
bilo smiselno določiti krvni vrednosti cinka in 
bakra pri vseh otrocih s SAM in v primeru po-
trebe dodati cink v prehrano.
Abstract
Background: The aim of our study was to deter-
mine the levels of heavy metals in blood (zinc, 
copper, aluminium, lead, mercury), as well as the 
specific porphyrin levels in the urine of patients 
with ASD compared with patients with other 
neurological disorders. 
Methods: The study was performed in a group 
of children with ASD (N = 52, average age = 6.2y) 
and control group of children with other neu-
rological disorders (N = 22, average age = 6.6y), 
matched in terms of intellectual abilities (Mann-
Whitney U = 565.0, p = .595). Measurement of 
heavy metals in blood was performed by atomic 
absorption spectrometry, while the HPLC meth-
od by means of a fluorescence detector was used 
to test urinary porphyrin levels. Results were 
compared across groups using a multivariate 
analysis of covariance (MANCOVA). In addi-
tion, a generalized linear model was used to es-
tablish the impact of group membership on the 
blood Cu/Zn ratio. 
Results: In terms of heavy metal blood levels, 
no significant difference between the groups was 
found. However, compared to the control group, 
ASD group had significantly elevated blood Cu/
Zn ratio (Wald χ2 = 6.6, df = 1, p = .010). Addi-
tionaly, no significant difference between the 
groups was found in terms of Uroporphyrin I, 
Heptacarboxyporphyrin I, Hexacarboxyporphy-
rin and Pentacarboxyporphyrin I. However, the 
levels of Coproporphyrin I and Coproporphyrin 
III were lower in the ASD group compared to the 
controls. 
Conclusions: Due to the observed higher Cu/Zn 
ratio we’d suggest that blood levels of zinc and 
cupper should be tested in all children with ASD 
and a Zn supplement should be given as needed.
Zdrav Vestn | Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom 377
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
podprla arrS
Šifra projekta: J3–9470–
0312–06 
naslov: Biokemični 
dejavniki pri nastanku 
avtizma 
Vodja: Joško Osredkar 
Pogodba: 1000–07–
219470
Uvod
Avtizem je razvojnonevrološka motnja 
s kakovostno spremenjenim vedenjem na 
področju socialne interakcije, besedne in 
nebesedne komunikacije ter s prisotnostjo 
stereotipnega vedenja in/ali ozko usmerje-
nih interesov. Etiologija je kompleksna in 
heterogena s soudeležbo tako genetskih kot 
okoljskih dejavnikov. Biološkega označeval-
ca ne poznamo, diagnozo postavimo glede 
na značilne klinične znake. Avtizem je nekoč 
veljal za redko motnjo, v zadnjih 10‒20 letih 
pa se je njegova incidenca drastično poveča-
la. Danes predstavljajo vse spektroavtistične 
motnje (SAM) skupaj najhitreje naraščajo-
če razvojne motnje. Pogostost je narasla od 
1/2500 leta 1970 do skoraj 1/100 danes.1 Na 
ta izjemen porast so vplivali tako spremem-
ba koncepta, dimenzionalni pogled na to 
razvojno motnjo, zamenjava in »dodajanje« 
diagnoz kot tudi večja ozaveščenost, nove 
terapevtske možnosti in specifični pristopi v 
izobraževanju teh otrok.2-6
Etiopatogeneza ostaja v večini primerov 
nepojasnjena. Še vedno velja, da so genetski 
vplivi pri avtizmu najpomembnejši, a v za-
dnjih študijah raziskovalci ugotavljajo manj-
šo konkordanco za monozigotne (0,58) in 
dizigotne (0,21) dvojčke v primerjavi s sta-
rejšimi študijami, kar posredno kaže na večji 
pomen okoljskih dejavnikov.7 Z novimi stra-
tegijami na področju raziskovanja genetike 
(analiza genske povezanosti in asociacijske 
študije) se sicer odkriva čedalje več genov, 
ki se povezujejo s povečanim tveganjem za 
SAM, a kljub temu pri večini teh SAM v kli-
nični praksi ne odkrijemo genetske motnje, 
ki bi pojasnjevala specifično klinično sli-
ko.8,9 Ob tem novejše genomske presejalne 
metode, predvsem primerjalna genomska 
hibridizacija z uporabo mikromrež, prispe-
vajo k natančnejši klinični genetski diagno-
stiki v primerjavi s klasično kariotipizaci-
jo. Redke de novo ali prirojene strukturne 
variabilnosti genoma, zlasti spremembe v 
številu kopij – SGV (angl. Copy-number va-
riations, CNVs) naj bi tako našli pri 5‒10 % 
otrok z »idiopatskim« avtizmom, v naši štu-
diji, v katero so bili zajeti večinoma otroci, ki 
so poleg avtizma imeli pridruženo duševno 
manjrazvitost, pa celo več ‒ 16,6 %.10,11
V zadnjih 10 letih so v izrazitem porastu 
študije o morebitnih okoljskih dejavnikih 
tveganja. Ena največjih tovrstnih ameriških 
populacijskih študij CHARGE (angl. An 
Epidemiologic Investigation of Genetic and 
Environmental Factors Contributing to Au-
tism), ki povezuje tako okoljske kot genetske 
dejavnike, se je začela l. 2006, poudarek pa 
je na okoljskih dejavnikih, ki bi lahko delo-
vali na razvoj avtizma med nosečnostjo in v 
prvem letu življenja.12 Novejši večji popu-
lacijski študiji sta še SEED (angl. The Study 
to Explore Early Development) in predvsem 
ABC (angl. The Autism Birth Cohort), ki 
poleg interakcije med genetskimi in okolj-
skimi dejavniki vključujeta še časovno raz-
sežnost.13,14
Med prenatalnimi okužbami ostajajo 
rdečke na prvem mestu kot dejavnik tvega-
nja. Tudi pretirano uživanje alkohola, uživa-
nje določenih zdravil – valproat, talidomid, 
mizoprostol, višja starost staršev in metabol-
ne motnje matere v nosečnosti povečajo tve-
ganje za razvoj avtizma.15-17 V okviru študije 
CHARGE so poleg omenjenih identificirali 
kot možne dejavnike tveganja tudi onesna-
ženost zraka, vročinska stanja med noseč-
nostjo ter izpostavljenost pesticidom, med-
tem ko je uživanje folne kisline na začetku 
in v prvem trimesečju nosečnosti zmanjšalo 
tveganje za nastanek avtizma.18-22 Narašča 
tudi količina informacij v zvezi z imunskimi 
dejavniki v povezavi z avtizmom.23-25
Še vedno pa, predvsem med laično po-
pulacijo, ostaja največji interes za raziskova-
nje možnega vpliva težkih kovin, predvsem 
živega srebra (Hg) , na razvoj avtizma. Živo 
srebro je za razvijajoče možgane med naj-
bolj toksičnimi težkimi kovinami, ne vemo 
pa, kolikšna je še »varna« koncentracija.26,27 
Lahko povzroča vrsto nevroloških abnor-
mnosti, vključno z avtizmu podobno ve-
denjsko sliko.28 V slovenskem prostoru je 
bilo odmevno razpravljanje o »možnih vpli-
vih živega srebra na patogenezo avtizma«, v 
katerem avtor obširno razlaga mehanizme 
nevrotoksičnega delovanja metil- in etil-Hg. 
Glavni vir Hg, ki ga avtor v tem kontekstu 
omenja, je tiomersal – etilna oblika Hg, ki se 
je uporabljal oz. se ponekod še, kot konzer-
vans v cepivih.29
378 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
Porfirini, predvsem specifični, v urinu 
so lahko kazalnik zastrupitve s težkimi ko-
vinami.30,31 Pri otrocih z avtizmom so našli 
določene derivate – koproporfirin in preko-
proporfirin ‒ v pomembno večji količini kot 
pri kontrolnih skupinah otrok z ne-nevro-
loškimi obolenji in zdravih otrok.32 Ostali 
porfirini – uroporfirin, heptakarboksipor-
firin in pentakarboksiporfirin kažejo manj 
konsistentne vzorce povezanosti s SAM.33
Čezmerno izločanje porfirinov v urinu 
je posledica blokade ključnih encimov v 
presnovi porfirinov, npr. uroporfirinogen 
dekarboksilazne in koproporfirinogen oksi-
dazne.34-36 V primeru inhibicije omenjenih 
dveh encimov se zviša koncentracija kopro-
porfirina in pentakarboksiporfirina v urinu. 
Prekoproporfirin pa nastaja iz pentakarbo-
ksiporfirinogena pod vplivom težkih kovin, 
predvsem živega srebra. Tisti otroci z avtiz-
mom, ki imajo izraženo t. i. pico (hranjenje 
z neužitnimi snovmi), imajo tveganje tudi za 
zastrupitev s svincem.37
Med elementi v sledovih, ki so ključni za 
delovanje živih organizmov, ima cink prav 
posebno mesto.38 V osrednjem živčevju je 
pomemben za delovanje več kot 200 enci-
mov. Deluje v antagonističnem razmerju z 
bakrom. Porušeno ravnovesje teh dveh ele-
mentov ‒ predvsem v smeri znižanega cinka 
in/ali zvišanega bakra (Cu/Zn) lahko vodi 
v mnoge zdravstvene težave.38-40 Najpo-
membnejši celični vir cinka je protein me-
talotionein (MT). Z vezavo na MT cink med 
drugim sodeluje tudi pri detoksifikaciji tež-
kih kovin. Ta proces poteka kot cikel oksi-
doredukcij.41 Za njegov potek so poleg cinka 
in bakra pomembni še selen ter aminokislini 
histidin in cistein. Na drugi strani je glavni 
celični vir bakra t. i. Cu/Zn superoksid di-
smutaza (Cu/Zn SOD1), ki igra pomembno 
vlogo pri zmanjševanju oksidativnega stre-
sa.37 Raziskovalci poročajo o pomembno 
znižanih vrednostih serumskega cinka in/ali 
zvišanem razmerju baker/cink pri osebah z 
avtizmom.27,42,43
Z namenom, da tudi v našem prosto-
ru prispevamo k boljšemu razumevanju 
možnega vpliva težkih kovin, smo v letih 
2007‒2010 opravili raziskavo na skupini 
otrok s SAM in kontrolni skupini otrok z 
drugimi nevrološkimi motnjami, v kateri 
smo želeli odgovoriti na naslednja vpraša-
nja:
1. Ali imajo otroci s SAM pomembno višjo 
koncentracijo svinca, živega srebra, alu-
minija, bakra in manjšo cinka v serumu 
v primerjavi s kontrolno skupino?
2. Ali imajo otroci s SAM pomembno viš-
jo koncentracijo specifičnih porfirinov v 
urinu v primerjavi s kontrolno skupino?
Udeleženci in metode
V raziskavo smo naključno vključili 
otroke, ki smo jih obravnavali v obdobju 
2006‒2009 na Kliničnem oddelku za otro-
ško, mladostniško in razvojno nevrologijo 
Pediatrične klinike v Ljubljani. Pred vklju-
čitvijo so bili starši in otroci seznanjeni z 
namenom raziskave ter zaprošeni za pi-
sni pristanek. Vključili smo skupino otrok 
s spektroavtističnimi motnjami (SAM) 
(N = 52) in sicer na podlagi diagnostičnih 
meril DSM IV TR (2000) in rezultatov na 
lestvici CARS (angl. Childhood Autism 
Rating Scale) in kontrolno skupino otrok z 
drugimi nevrološkimi motnjami in bolezni-
mi (N = 22).
Psihološko ocenjevanje
Spoznavne sposobnosti so bile glede 
na starost udeležencev ocenjene z Lestvico 
zgodnjega razvoja Nancy Bayley (BSID-II) 
– Mentalno lestvico, z Wechslerjevo lestvi-
co inteligentnosti za otroke in mladostnike 
(WISC-III) in Ravenovimi barvnimi pro-
gresivnimi matricami (CPM). Lestvice zgo-
dnjega razvoja Nancy Bayley (BSID-II) so v 
Sloveniji in po svetu eden najbolj pogosto 
uporabljenih psihodiagnostičnih inštru-
mentov za ocenjevanje zgodnjega razvoja 
dojenčkov in malčkov od enega do 48 me-
secev starosti. Omogočajo standardizirano 
primerjavo otrokovega razvoja z razvojem 
njegovih vrstnikov ter izračun dveh ločenih 
količnikov za mentalni in motorični razvoj s 
povprečjem 100 in standardnim odklonom 
15. Slovenska priredba inštrumenta44 je pre-
verjena na reprezentativni skupini 303 slo-
venskih otrok in izkazuje dobro zanesljivost 
(Cronbach α za mentalno lestvico = 0.78–
0.93).
Zdrav Vestn | Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom 379
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
Wechslerjeva lestvica inteligentnosti za 
otroke in mladosntnike (WISC-III)45 je v 
slovenskem prostoru zadnja različica široko 
uporabljenih Wechslerjvih lestvic za ocenje-
vanje inteligentnosti. Pri otrocih med šestim 
in pol ter 16 letom starosti omogoča oceno 
splošnih spoznavnih sposobnosti s pomo-
čjo izračuna količnika IQ s povprečjem 100 
in standardnim odklonom 15. Slovenska 
priredba WISC-III kaže dobro zanesljivost 
(Cronbach α za skupno lestvico = 0.88–
0.92), norme, ki omogočajo primerjavo 
posameznikovih dosežkov z vrstniki pa so 
v slovenski priredbi zasnovane na reprezen-
tativni skupini 1100 otrok. Poleg WISC-III 
smo v naši raziskavi pri manjši skupini otrok 
s SAM (N = 5) za oceno splošnih spoznav-
nih sposobnosti uporabili tudi Ravenove 
barvne matrice (CPM)46. Preskus je v tujini 
in Sloveniji zanesljiv (Cronbach α = 0.89) in 
široko uporabljen test splošnega (g) faktorja 
inteligentnosti. Pri preskusu se otrok sooči 
z zaporedjem likovnega gradiva in ugotavlja 
povezave med elementi, ki mu omogoča-
jo nadaljevanje likovnega zaporedja. Testni 
dosežek na preskusu je izražen v obliki per-
centilnega ranga. Slovenske norme za test 
so na voljo od četrtega leta starosti dalje in 
so osnovane na skupini 1290 otrok. Da smo 
lahko rezultate na testu CPM primerjali z 
rezultati testov BSID-II in WISC-III, smo 
v naši raziskavi rezultate na testu CPM, iz-
ražene v percentilnih rangih, normalizirali 
in jim določili standardno vrednost na nor-
malno porazdeljeni lestvici s povprečjem 
100 in standardnim odklonom 15. Tako 
dobljene rezultate smo nato združili z nor-
malno porazdeljenimi rezultati na lestvici 
splošnih spoznavnih sposobnosti WISC-III 
ter mentalni lestvici testa BSID-II ter jih 
razdelili v pet kategorij (< 50, 51‒60, 61‒70, 
71‒80, >81). Čeprav rezultati na uporablje-
nih treh inštrumentih ne merijo popolnoma 
identičnih spoznavnih sposobnosti, je nji-
hova konvergentna veljavnost precejšna, še 
posebej pri otrocih, starejših od dveh let.47 
Raziskave namreč kažejo, da je napovedna 
veljavnost mentalne lestvice BSID-II za do-
sežke na testih splošnih spoznavnih spo-
sobnosti, kot je WISC-III v otroštvu, visoka 
(r = 0.73–0.79),60 prav tako pa zmerno do 
visoko korelirajo rezultati na testih CPM in 
WISC-III (povprečni r = 0.67).46
Analiza težkih kovin
Analiza težkih kovin v krvi je bila opra-
vljena na Kliničnem inštitutu za klinično 
kemijo in biokemijo Univerzitetnega Kli-
ničnega centra v Ljubljani in je potekala po 
naslednjih metodah:
1. analiza cinka in bakra s t. i. plamensko 
atomsko absorbcijsko spektrometrijo,
2. analiza aluminija in svinca z metodo ele-
ktrotermične atomske absorbcijske spek-
trometrije,
3. analiza živega srebra z metodo atomske 
absorbcijske spektrometrije s hladnimi 
parami.
Meritve živega srebra smo izvedli na 
atomskem absorpcijskem spektrometru 
Varian SpectrAA–250 plus (Varian Austra-
lia Pty Ltd Mulgrave, Victoria, Avstralija) 
z dodatno enoto VGA 77 za analizo s hla-
dnimi parami po kislinskem razkroju v 
mikrovalovni pečici MARSXpress (CEM, 
ZDA). Razredčeni vzorec in raztopino SnCl2 
v HCl smo s pomočjo peristaltične uvedli v 
reakcijsko spiralo, kjer je potekla redukcija 
ionizirane oblike živega srebra s pomočjo 
kositrovih ionov do atomske oblike, ki je v 
obliki živosrebrove pare prehajalo v argon. 
Z dodatnim tokom argona smo atome ži-
vega srebra uvedli v merilno celico, skozi 
katero je potekala svetlobna pot. V devetih 
sekundah je spektrometer opravil 3 meri-
tve približno eno minuto po začetku vleka 
vzorca, ko je bilo vzpostavljeno ravnotežno 
stanje. Meritve so bile zadovoljive, če je bila 
pri absorbancah, večjih od 0,010, relativna 
standardna deviacija manjša od 5 %.
Aluminij v serumu in svinec v krvi smo 
določali z metodo elektrotermične atomske 
absorpcijske spektrometrije po utečenih ru-
tinskih postopkih na Kliničnem inštitutu 
za klinično kemijo in biokemijo. Kalibrirali 
smo po metodi standardnega dodatka z vo-
dnimi standardi treh različnih koncentracij. 
Analizo kontrolnega materiala (Seronorm 
Trace elements ‒ serum) smo izvajali pred 
začetkom dela, med delom na vsakih 10 
vzorcev in po končanem delu. Za našo me-
380 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
todo določanja aluminija je meja zaznavanja 
1,64 μg/L, nenatančnost v seriji pri kon-
centraciji 63,4 μg/L je 3,67 %, nenatančnost 
med serijami pri koncentraciji 63,4 μg/L je 
4,80 %. Netočnost pri koncentraciji 63 μg/L 
je 1,74 %. Za našo metodo določanja svinca 
je meja detekcije 0,015 μg/L, nenatančnost 
v seriji je pri koncentraciji 384 μg/L 4 %, pri 
koncentraciji 37 μg/L pa 8 %, nenatančnost 
med serijami je pri koncentraciji 386 μg/L 
6,6 %, pri koncentraciji 36 μg/L pa 12 %. Ne-
točnost pri koncentraciji 35,6 μg/L je 4,7 % in 
pri koncentraciji 385,5 μg/L je 0,7 %.
Baker in cink v serumu smo določali z me-
todo plamenske atomske absorpcijske spek-
trometrije po utečenih rutinskih postopkih 
na Kliničnem inštitutu za klinično kemijo in 
biokemijo. Kalibrirali smo po metodi stan-
dardnega dodatka z vodnimi standardi treh 
različnih koncentracij. Baker v vzorcih smo 
merili v seriji. Analizo kontrolnega materia-
la (Precinorm U, Precipath U) smo izvajali 
pred začetkom dela in po končanem delu. 
Za našo metodo določanja bakra je meja 
zaznavanja 1,2 μmol/L, nenatančnost v seriji 
pri koncentraciji 17,2 μmol/L je 2,4 %, nena-
tančnost med serijami pri koncentraciji 17,5 
μmol/L je 3,7 %. Netočnost pri koncentraciji 
17,5 μmol/L je 1,7 %. Za našo metodo dolo-
čanja cinka je meja zaznavanja 1,6 μmol/L, 
nenatančnost v seriji pri koncentraciji 12,96 
μmol/L je 3,7 %, nenatančnost med serija-
mi pri koncentraciji 13,28 μmol/L je 5,3 %. 
Netočnost pri koncentraciji 13,28 μmol/L je 
2,15 %.
Analiza porfirinov
Analiza specifičnih porfirinov v urinu 
je bila opravljena v podjetju KOBIS, d.o.o. 
Odvzeti urin smo takoj zavili v aluminjasto 
folijo in ga zamrznili do analize na ‒30 °C. 
Analize smo izvedli s tehniko HPLC s fluori-
metričnim detektorjem. Postopek smo izve-
dli z reagenčnim kompletom ClinRep firme 
RECIPE in sicer: po centrifugiranju (3000 g, 
5 min) smo 1 ml supernatanta zakisali s HCl, 
ponovno centrifugirali in 50 ml raztopine 
aplicirali na reverzno fazno κολονο (C18, 
5 mm). Porfirinske frakcije smo eluirali z 
mobilno fazo z gradientom, frakcije porfiri-
nov v eluatu pa detektirali s fluorescenčnim 
detektorjem.
Analiza specifičnih porfirinov je bila 
opravljena ločeno za dve skupini frakcij: a) 
uroporfirin I, heptakarboksiporfirin I, he-
ksakarboksiporfirin I in pentakarboksipor-
firin I; b) koproporfirin I in koproporfirin 
III. V dve skupini smo jih razdelili glede na 
predhodne raziskave, kjer se je pokazalo, da 
Tabela 1: Značilnosti skupine otrok s SaM ter kontrolne skupine otrok.
SAM Kontrolna 
skupina
p
n 52 22
starost v letih (M ± SD) 6,2 ± 3,0 6,6 ± 3,7 .620
spol (% moških) 88,7 52,2 .002
Tabela 2: Primarne diagnoze otrok v kontrolni skupini.
Diagnoza N %
razvojni zaostanek/duševna manjrazvitost 12 56,5
epilepsija 2 8,7
Hiperkinetična motnja 2 8,7
tourettov sindrom 1 4,3
Drugoa 5 21,7
Opomba: a – med udeleženci z drugimi diagnozami so bili po en bolnik z diskretnim hemisindromom, 
motnjo stereotipnega gibanja, tuberozno sklerozo ter poznimi posledicami po prebolelem bakterijskem 
meningitisu
Zdrav Vestn | Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom 381
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
sta koproporfirin I in III v primerjavi z dru-
gimi porfirinskimi frakcijami (uroporfirin, 
heptakarboksipofirin, heksakarboksiporfi-
rin) najbolj zanesljivo povezana z zastrupi-
tvijo z živim srebrom pri ljudeh in živalih.33
Statistična analiza
Skupini smo glede na povprečno starost 
primerjali s pomočjo t-testa ter glede na 
spol in soobolevnost s pomočjo ustreznih 
neparametričnih testov (χ2 test, Fisherjev 
natančni test, Mann-Whitney U test). Za 
statistično oceno razlik med skupinama gle-
de na vrednosti težkih kovin v krvi in porfi-
rinov v urinu smo naprej opravili večsmer-
no analizo kovariance (MANCOVA), potem 
pa še izračun petih generaliziranih linearnih 
modelov s pomočjo programskega paketa 
SPSS 19.0 (IBM SPSS Statistics, 2010). Za 
oceno povezanosti biokemičnih parametrov 
ter ravni splošnih spoznavnih sposobnosti 
smo uporabili Spearmanov neparametrični 
korelacijski koeficient. Raven sprejemljive 
napake α za vse opravljene statistične ana-
lize je bila .05.
Rezultati
Značilnosti udeležencev
Skupini otrok sta bili primerljivi glede na 
starost ter večino ključnih spremenljivk, raz-
likovali pa sta se glede spola, in sicer so bili 
otroci v kontrolni skupini pogosteje ženske-
ga spola (Tabela 1). Starostni razpon otrok je 
bil od 1‒16 let starosti. Diagnoze v kontrolni 
skupini otrok so prikazane v Tabeli 2.
Spoznavne sposobnosti so bile ocenjene 
z Lestvico zgodnjega razvoja Nancy Bayley 
(BSID-II) – Mentalno lestvico pri 29 otrocih 
s SAM (54,7 %) in pri 13 otrocih v kontrol-
ni skupini (54,7 %), z Wechslerjevo lestvi-
co inteligentnosti za otroke (WISC-III) pri 
19 otrocih s SAM (35,8 %) in 10 otrocih v 
kontrolni skupini (43,5 %) in z Ravenovimi 
barvnimi progresivnimi matricami (CPM) 
pri 5 otrocih s SAM (9,5 %). Raven splošnih 
spoznavnih sposobnosti je bila v obeh skupi-
nah primerljiva (Mann-Whitney U = 565.0, 
p = .595)–Tabela 3.
Težke kovine v krvi
Večsmerna analiza kovariance (MAN-
COVA) ni potrdila, da bi bili pripadnosti 
skupini (Wilks’ L = .914, df1 = 5, df2 = 40, 
p = .591, η2 = .086), spol (Wilks’ Λ = ., df1 = 5 , 
df2 = 40, p = .546, η2 = .093) ali starost (Wilks’ 
Λ = ., df1 = 5 , df2 = 40, p = .296, η2 = .137) po-
vezani s krvnimi vrednostmi težkih kovin. 
Glede na odsotnost statistično pomembnih 
učinkov dodatnih analiz nismo opravili s 
pomočjo generaliziranih linearnih modelov.
Z generaliziranimi linearnimi modeli pa 
smo opravili analizo razlik med skupinama 
glede na razmerje med bakrom in cinkom. 
Izračun regresijski koeficientov (b) (Tabela 
4) je pokazal, da so starejši otroci ne glede 
na skupino imeli nižje razmerje med ba-
krom in cinkom in da so imeli otroci s SAM 
v primerjavi z otroki iz kontrolne skupine 
pomembno povišano razmerje med bakrom 
in cinkom (95-odstotni interval zaupanja za 
otroke s SAM = 1,86–2,26; 95-odstotni inter-
val zaupanja za kontrolno skupino = 1,51–
1,88).
Posthoc analiza ravni bakra 
(MSAM = 20.6 mmol/L, SDSAM = 3.3 mmol/L, 
Mprimerjalna = 19.9 mmol/L, SDpri-
merjalna = 4.1 mmol/L) in cinka (M 
SAM = 10.7 mmol/L, SDSAM = 1.8 mmol/L, 
Mprimerjalna = 12.1 mmol/L, SDprimerjal-
na = 1.5 mmol/L) je pokazala, da je bila razli-
ka med skupinama v razmerju med bakrom 
in cinkov posledica razlik med skupinama 
v ravni cinka (Mann-Whitney U = 267.5, 
p = .007), ne pa tudi bakra (Mann-Whitney 
Tabela 3: Splošne spoznavne sposobnosti otrok v skupini otrok s SaM in 
kontrolni skupini.
RQ / IQ raven SAM kontrolna skupina
< 50 49,1 % 30,4 %
51–60 11,3 % 26,1 %
61–70 3,8 % 13,0 %
71–80 7,5 % 13,0 %
>81 28,3 % 17,4 %
Opombe: RQ / IQ raven – porazdelitev razvojnih količnikov (RQ) ocenjenih 
na osnovi Lestvic zgodnjega razvoja Nancy Bayley (BSID-II) ter količnikov 
inteligentnosti (IQ) ocenjenih s pomočjo Wechslerjeve lestvice inteligentnosti 
za otroke in mladostnike (WISC-III) in Ravenovih barvni matric (CPM) (glej 
Udeleženci in metoda).
382 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
U = 398.5, p = .327). V skupini otrok s SAM 
je bilo višje razmerje med bakrom in cin-
kom povezano tudi z nižjimi splošnimi spo-
znavnimi sposobnosti (Spearman r = -.373, 
df = 47 p = .010), medtem ko v kontrolni 
skupini tega nismo zasledili (Spearman 
r = -.022, df = 20, p = .482).
Porfirini v urinu
Analiza porfirinov v urinu je bila nare-
jena pri 18 otrocih s SAM in pri 19 otrocih 
v kontrolni skupini. Statistična analiza prve-
ga sklopa porfirinskih frakcij (uroporfirin I, 
heptakarboksipofirin I, heksakarboksiporfi-
rin I in pentakarboxiporfirin I) ni pokazala 
na statistično pomembno razliko glede na 
skupino. (Wilks’ Λ = .734, df1 = 4, df2 = 14, 
p = .328, η2 = .266), spol (Wilks’ Λ = .740, 
df1 = 4, df2 = 14, p = .343, η2 = .260) ali starost 
(Wilks’ L = .914, df1 = 4, df2 = 14, p = .942, 
η2 = .050). V nadaljevanju pa se je z več-
smerno analizo kovariance pokazal trend 
statistične povezanosti med prisotnostjo 
SAM in koncentracijo koproporfirina I in 
III (Wilks’ Λ = .833, df1 = 2, df2 = 19, p = .176, 
η2 = .167). Dodatne analize, opravljene z ge-
neraliziranimi linearnimi modeli, so poka-
zale, da je koncentracija koproporfirina III 
(Wald χ2 = 3.71, df = 1, p = .054) mejno nižja 
v skupini otrok s SAM, koncentracija kopro-
porfirina I (Wald χ2 = 2.81, df = 1, p = .094) 
pa se statistično ni razlikovala med obema 
skupinama ‒ Slika 1.
Razpravljanje
Študija je prva raziskava biokemičnih 
kazalcev pri otrocih s SAM v Sloveniji. Po-
membna obogatitev na tem področju je 
tudi v mednarodnem prostoru, kjer je bilo 
izvedenih sicer že vrsta podobnih raziskav, 
vendar večinoma brez primerjave z ustrezno 
kontrolno skupino. Pomemben rezultat štu-
dije je tudi uvedba novih diagnostičnih me-
tod, in sicer določanje serumskih vrednosti 
živega srebra na Kliničnem oddelku za kli-
nično kemijo in biokemijo v Univerzitetnem 
Kliničnem centru v Ljubljani.
V študiji nismo ugotovili statistično po-
membnih razlik v serumskih vrednostih po-
sameznih težkih kovin med obema skupina-
ma, ob tem pa je bilo signifikantno zvišano 
razmerje Cu/Zn, predvsem kot posledica 
razlik v vrednosti Zn. Zvišano razmerje Cu/
Zn pri osebah z avtizmom omenjajo tudi 
drugi raziskovalci,42,43,48-50 a glede na litera-
turo ta sprememba ni specifična za avtizem. 
Omenja se v povezavi z vrsto zdravstvenih 
težav, na področju razvojnih in vedenjskih 
motenj pa najpogosteje s hiperkinetično 
motnjo.38-40,51 V naši študiji sta bila v kon-
trolni skupini udeležena le dva otroka s hi-
perkinetično motnjo, tako da primerjava 
ni bila možna. Študijo bi bilo zato smiselno 
nadgraditi z več udeleženci s hiperkinetično 
motnjo.
Razlogi za porušeno razmerje Cu/Zn so 
lahko prisotni na različnih ravneh metabo-
lizma teh dveh elementov v sledovih, zato pa 
Tabela 4: rezultati generaliziranega linearnega modela za napovedovanje razmerja med bakrom in 
cinkom glede na prisotnost SaM, spola in starosti.
Parameter b SE Wald χ2 df p
Presečišče 0.749 0.084 79.6 1 .001
Skupina otrok s SaM 0.197 0.077 6.6 1 .010
kontrolna skupina (referenčna skupina) - - - - -
Moški spol - 0.075 0.085 0.7 1 .381
Ženski spol (referenčna skupina) - - - - -
Starost - 0.029 0.010 8.2 1 .004
Opomba: V tabeli so navedeni regresijski koeficienti (b), standardne napake (SE) ter Waldov χ2 test s 
pripadajočimi stopnjami svobode (df) ter statistično pomembnostjo posameznih členov regresijske 
enačbe (p). Navedeni regresijski koeficienti kažejo na odnos med razmerjem med cinkom in bakrom ter 
neodvisnimi spremenljivkami (npr. bstarost = - 0.029; za vsako leto starosti za 0.029 nižje razmerje med 
bakrom in cinkom).
Zdrav Vestn | Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom 383
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
Slika 1: koncentracije 
koproporfirinov I in III 
(μg/L) v urinu pri otrocih 
s SaM (n = 18) in otrocih 
v kontrolni skupini 
(n = 19).
med drugim to lahko vodi v slabše delova-
nje detoksifikacijskega mehanizma z meta-
lotioneinom in/ali Cu/Zn SOD1 ter na tak 
način do čezmernega oksidativnega stresa 
in poškodbe možganskih celic.38,41,52-54 Po 
drugi strani pa je znižana vrednost Zn lahko 
posledica povečanega oksidativnega stresa, 
zaradi česar se poveča delovanje metalotio-
neinskega sistema in vezava Zn in Cu nanj, 
zato pa zmanjša razpoložljivost teh dveh 
elementov za delovanje v okviru drugih en-
cimskih poti.49 Ne glede na mehanizem na-
stanka bi bilo glede na rezultate naše študije 
smiselno dodajati cink v prehrano vsem ti-
stim otrokom s SAM, ki imajo znižano vre-
dnost cinka ali zvišano razmerje Cu/Zn v 
krvi. Normalno razmerje med tema dvema 
elementoma je približno 1:1, spodnja meja 
normale pa 1,4.48,49 Russo in deVito navaja-
ta pozitivni učinek zdravljenja s cinkom pri 
določenih otrocih s SAM.55
V naši študiji se skupini otrok s SAM in 
kontrolna skupina nista razlikovali glede na 
serumske vrednosti Hg, vrednost kopropor-
firina III v urinu pa je bila celo mejno nižja 
v skupini otrok s SAM. Raziskovalci, ki do-
kazujejo povezavo med razvojem avtizma in 
povečano koncentracijo te porfirinske frak-
cije v urinu kot označevalcem zastrupitve 
organizma s težkimi kovinami, predvsem 
Hg, v svojih študijah praviloma rezultatov 
ne kontrolirajo z udeleženci z drugimi ra-
zvojnimi/nevrološki motnjami, tako kot v 
naši študiji, ampak z zdravimi.30,32 Glede 
na naše rezultate je torej malo verjetno, da 
bi bila za razvoj SAM pomembna povečana 
obremenitev s Hg v primerjavi z drugimi 
razvojno-nevrološkimi motnjami ali bole-
znimi.
Tudi v okviru študije CHARGE, kjer je 
bila narejena analiza krvne vrednosti živega 
srebra (Hg) pri 452 otrocih (249 z avtizmom, 
143 z razvojnim zaostankom in 60 zdravih), 
ob upoštevanju prehranskih, medicinskih, 
farmacevtskih in dentalnih virov Hg, med 
skupinami ni bilo statistično značilne razli-
ke. Glavni dejavnik, ki je vplival na vredno-
sti Hg, je bila količina uživanja rib, ki je bila 
v skupini otrok z avtizmom manjša, tako da 
je bila tudi krvna vrednost Hg v tej skupini 
najnižja.56 Poleg uživanja rib je amalgam v 
zalivkah najpomembnejši vir živega srebra v 
telesu.57
Živo srebro v obliki tiomersala se v do-
sedanjih študijah ni pokazal za pomembni 
dejavnik pri razvoju avtizma.58-61 Tiomersal, 
ki je etilna oblika Hg, se je začel uporabljati 
kot konzervans v cepivih v 30. letih prejšnje-
ga stoletja. Ob tem, ko je jasen nevrotoksični 
učinek metilne oblike Hg, za etilno obliko ta 
povezava nikoli ni bila tako jasna. Ne gle-
de na to, sta zaradi povečane zaskrbljenosti 
javnosti Ameriška akademija za pediatrijo 
(AAP) in Ameriška javno-zdravstvena služ-
ba (US Public Health Service) l. 1999 pripo-
ročili, da se tiomersal preventivno odstrani 
iz otroških cepiv, ostal je le v nekaterih cepi-
vih proti gripi. V nekaterih državah, npr. na 
Danskem, je bil tiomersal odstranjen iz otro-
ških cepiv že l. 1992. Ravno danska študija je 
bila ena prvih in večjih epidemioloških štu-
dij, v kateri se je pokazalo, da incidenca av-
tizma tudi po odstranitvi tiomersala iz cepiv, 
narašča.61 Po nekaj letih konsistentno nega-
tivnih rezultatov študij o povezavi tiomersa-
la in avtizma, je l. 2002 AAP umaknila ome-
njeno priporočilo, WHO pa l. 2008 podprla 
uporabo tiomersala v cepivih. V Sloveniji se 
je v preteklosti uporabljal tiomersal samo v 
cepivu proti tetanusu ter davici in tetanusu. 
Od 90. let dalje tega konzervansa v omenje-
nih cepivih ni več, l. 2010 pa je brez njega 
tudi cepivo proti hepatitisu B (osebna kore-
spondenca z dr. Alenko Kraigher, 8.5.2013).
384 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
Na drugi strani so bile narejene študije 
o dodatnih dejavnikih, ki bi lahko skupaj z 
(normalno) izpostavljenostjo Hg, predsta-
vljali potencialno škodljivi vpliv na razvi-
jajoče se možgane, npr. določene imunske 
pomanjkljivosti, neustrezna in kakovostno 
pomanjkljiva prehrana, predvsem pomanj-
kanje dolgoverižnih nenasičenih maščobnih 
kislin, aminokisline metionina in mineralov 
v sledovih – cinka in selena, v povezavi z iz-
raženostjo določenih genov in zmanjšano 
sposobnostjo organizma za učinkovito iz-
ločanje te težke kovine.52,62-64 V svoji študiji 
Thompson in Boekelheide navajata višjo sta-
rost, uživanje rib in povečano uživanje alko-
hola kot dejavnike, ki zvišujejo obremenitev 
organizma pri ženskah v rodnem obdobju z 
nekaterimi okoljskimi strupi, med drugimi 
tudi s Hg.65 Glede na to, da se večinoma še 
vedno raziskuje potencialno škodljiv učinek 
na zdravje posameznih okoljskih strupov, 
nekateri raziskovalci poudarjajo potrebo po 
novih metodoloških pristopih, pri katerih 
bi se upoštevalo kumulativno tveganje več 
okoljskih strupov.66
Zaključki
V naši študiji smo raziskovali morebitni 
vpliv težkih kovin, ki so že vrsto let predmet 
nasprotujočih si razlag o možnih vzrokih za 
SAM. Med rezultati je izstopalo pomemb-
no višje razmerje Cu/Zn pri otrocih s SAM 
v primerjavi s kontrolno skupino otrok z 
drugimi nevrološkimi motnjami. Glede na 
literaturo tak rezultat ni specifičen samo za 
osebe s SAM. Največkrat se omenja v pove-
zavi s hiperkinetično motnjo. Ne glede na 
vzrok naš rezultat podpira potrebo po mer-
jenju cinka in bakra v krvi pri vseh otrocih 
s SAM. V primeru odstopanja priporočamo 
dodatek cinka v prehrano. Povezava serum-
ske vrednosti Hg in SAM se v naši študiji ni 
potrdila, ravno tako nismo zasledili pove-
čane koncentracije koproporfirina v urinu 
otrok s SAM kot morebitnega subtilnejšega 
označevalca za povečano obremenitev s Hg.
Zahvala
Raziskava je bila financirana s strani 
ARRS (J3–9470–0312–06). Zahvaljujemo se 
otrokom, ki so bili udeleženi v raziskavi, in 
njihovim staršem. Ravno tako se zahvalju-
jemo osebju Kliničnega oddelka za otroško, 
mladostniško in razvojno nevrologijo za so-
delovanje pri raziskavi ter podjetju Kobis za 
opravljeno analizo porfirinov v urinu.
Literatura
1. Prevalence of Autism Spectrum Disorders–Au-
tism and Developmental Disabilities Monito-
ring Network, United States, 2006. Erratum in: 
MMWR Surveill Summ. 2009; 58(SS10): 1–20.
2. King M, Bearman P. Diagnostic change and the 
increased prevalence of autism. Int J Epidemiol 
2009; 38: 1224–34.
3. Sinzig J, Walter D, Doepfner M. Attention deficit/
hyperactivity disorder in children and adolescents 
with autism spectrum disorder: symptom or syn-
drome? J Atten Disord 2009; 13: 117–26.
4. Anholt GE, Cath DC, van Oppen P et al. Autism 
and ADHD symptoms in patients with OCD: are 
they associated with specific OC symptom dimen-
sions or OV symptom severity? J Autism Dev Di-
sord 2010; 40: 580–9.
5. Fombonne E. Commentary: on King and Bear-
man. Int J Epidemiol 2010; 38: 1241–2.
6. Macedoni-Lukšič M. Stopenjska obravnava otrok 
s spektroavtističnimi motnjami. In: Kržišnik C, 
Battelino T, eds. Izbrana poglavja iz pediatrije. 
Ljubljana: Medicinska fakulteta, Katedra za pedia-
trijo; 2011. p. 311–17.
7. Hallmayer J, Cleveland S, Torres A, Phillips J, Co-
hen B, Torigoe T et al. Genetic heritability and sha-
red environmental factors among twin pairs with 
autism. Arch Gen Psychiatry 2011; 68: 1095–102.
8. Rutter M. Aetiology of autism: findings and que-
stions. J Intell Dis Res 2005; 49: 231–8.
9. Casey JP, Magalhaes T, Conroy JM, Regan R, Shah 
N, Anney R et al. A novel approach of homozygo-
us haplotype sharing identifies candidate genes in 
autism spectrum disorder. Hum Genet 2012; 131: 
565–79.
10. Devlin B, Scherer SW. Genetic architecture in 
autism spectrum disorder. Curr Opin Genet Dev 
2012; 22: 229–37.
11. Macedoni-Lukšič M, Krgović D, Zagorac A, Za-
gradišnik B, Kokalj-Vokač N. Array-comparative 
genomic hybridization as a powerful tool for de-
tection of small genetic abnormalities in children 
with autism spectrum disorders. Med Razgl 2012; 
51: S5.
12. Hertz-Picciotto I, Croen LA, Hansen R, Jones CR, 
van de Water J, Pessah IN. The CHARGE study: an 
epidemiologic investigation of genetic and enviro-
nmental factors contributing to autism. Environ 
Health Perspect 2006; 114: 1119–25.
13. Schendel DE, Diguisseppi C, Croen LA, Fallin 
MD, Schieve LA, Wiggins LD. The study to explo-
Zdrav Vestn | Vrednosti težkih kovin v krvi in specifičnih porfirinov v urinu pri otrocih z avtizmom 385
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
re early development (SEED): a multisite epidemi-
ologic study of autism by the centers for autism 
and developmental disabilities research and epi-
demiology (CADDRE) network. J Autism Dev 
Disord 2012; 42: 2121–40.
14. Stoltenberg C, Schjolberg S, Bresnahan M et al. 
The autism birth cohort (ABC): a paradigm for 
gene-environment-timin research. Mol Psychiat-
ry 2010; 15: 676–80.
15. King MD, Fountain C, Dakhlallah D, Bearman PS. 
Estimated autism risk and older reproductive age. 
Am J Public Health 2009; 99: 1673–9.
16. Shelton JF, Tancredi DJ, Hertz-Picciotto I. Inde-
pendent and dependent contributions of advan-
ced maternal and paternal ages to autism risk. 
Autism Res 2010; 3: 30–9.
17. Krakowiak P, Walker CK, Bremer AA, Baker AS, 
Ozonoff S, Hansen RL et al. Maternal metabolic 
conditions and risk for autism and other neurode-
velopmental disorders. Pediatrics 2012; 129: 1121–8.
18. Volk HE, Hertz-Picciotto I, Delwiche L, Lurmann 
F, McConnell R. Residential proximity to freeways 
and autism in the CHARGE study. Environ Helath 
perspect 2011; 119: 873–7.
19. Volk HE, Lurmann F, Penfold B, Hertz-Picciotto I, 
McConnell R. Traffic-related air pollution, parti-
culare matter, and autism. JAMA Psychiatry 2013; 
70: 71–7.
20. Zerbo O, Iosif AM, Walker C, Ozonoff S, Hansen 
RL, Hertz-Picciotto I. Is maternal influenza or fe-
ver during pregnancy associated with autism or 
developmetal delay? Results from the CHARGE 
study. J Autism Dev Disord 2013; 43: 25–33.
21. Shelton JF, Hertz-Picciotto I, Pessah IN. Tipping 
the balance of autism risk: potential mechanisms 
linking pesticides and autism. Environ Health 
Perspect 2012; 120: 944–51.
22. Schmidt RJ, Tancredi DJ, Ozonoff S, Hansen RL, 
Hertiala J, Allayee H et al. Maternal periconcepti-
onal folic acid intake and risk of autism spectrum 
disorders and developmental delay in the CHAR-
GE case-control study. Am J Clin Nutr 2012; 96: 
80–9.
23. Braunschweig D, Duncanson P, Boyce R, Hansen 
R, Aschwood P, pessah IN et al. Behavioral cor-
relates of maternal antibody status among chil-
dren with autism. J Autism Dev Disord 2012; 42: 
1435–45.
24. Aschwood P, Krakowiak P, Hertz-Picciotto I, Han-
sen R, Pessah IN, van de Walter J. Association of 
impaired behaviors with elevated plasma chemo-
kines in autism spectrum disorders. J Neuroim-
munol 2011; 232: 196–9.
25. Aschwood P, Krakowiak P, Hertz-Picciotto I, Han-
sen R, Pessah IN, van de Walter J. Altered T cell 
responses in children with autism. Brain Behav 
Immun 2011; 25: 840–9.
26. Costa LG, Aschner M, Vitalone A, et al. Deve-
lopmental neuropathology of environmental 
agents. Annu Rev Pharmacol Toxicol 2004; 44: 
87–110.
27. Geier DA, Audhya T, Kern JK, Geier MR: Blood 
mercury levels in autism spectrum disorders: Is 
there a treshold level? Acta Neurobiol Exp 2010; 
70: 177–86.
28. James SJ, Cutler P, Melnyk S, et al. Metabolic bio-
markers of increased oxidative stress and impai-
red methylation capacity in children with autism. 
Am J Clin Nutr 2004; 80: 1611–7.
29. Kobal AB. Možni vpliv živega srebra na patogene-
zo avtizma. Zdrav Vestn 2009; 78: 37–44.
30. Geier DA, Geier MR. A prospective assessement 
of porphyrins in autistic disorders: a potential 
marker for heavy metal exposure. Neurotox Res 
2006; 10: 57–64.
31. Brester MA. Biomarkers of xenobiotic exposures. 
Ann Clin Lab Sci 1988; 18: 306–17.
32. Nataf R, Skorupka C, Amet L, Lam A, Springbett 
A, Lathe R. Porphyrinuria in childhood autistic 
disorder: implicationsfor enviromental toxicity. 
Toxicol Appl Pharmacol 2006; 214: 99–108.
33. Wang L, Angley MT, Gerber JP, Sorich MJ. A re-
view of candidate urinary biomarkers for autism 
spectrum disorder. Biomarkers 2011; 16: 537–552.
34. Sarkany RP. Porphyria. From Sir Walter Raleigh to 
molecular biology. Adv Exp Med Biol 1999; 455: 
235–41.
35. Gross U. Erythropoetic and hepatic porphyrias. J 
Inherit Metab Dis 2000; 23: 641–661.
36. Woods JS. The association between genetic 
polymorphisms of coproporphyrinogen oxidase 
and an atypical porphyrinogenic response to mer-
cury exposure in humans. Toxicol Appl Pharmacil 
2005; 206: 113–20.
37. Cohen DJ, Johnson WT, Caparulo BK. Pica and 
elevated blood lead level in autistic and atypical 
children. Am J Dis Child 1976; 130: 47–8.
38. Osredkar J, Sustar N. Copper and zinc, Biological 
role and significance of cupper/zinc imbalance. J 
Clinic Toxicol 2011; doi/10.4172/2161–0494.S3–001
39. DiGirolamo AM, Ramirez-Zea M. Role of zinc in 
maternal and child mental health. Am J Clin Nutr 
2009; 89: 940S-5S.
40. Plum LM, Rink L, Haase H. The essential toxin: 
Impact of zinc on human health. Int. J. Environ. 
Res. Public Health 2010; 7: 1342–65.
41. Kang YJ. Metallothionein redox cycle and functi-
on. Exp Biol Med 2006; 231: 1459–67.
42. Russo AJ, DeVito R. Analysis of copper and zinc 
plasma concentration and the efficacy of zinc 
therapy in individuals with Asperger’s syndrome, 
pervasive developmental disorder not otherwise 
specified (PDD-NOS) and autism. Biomarker In-
sights 2011; 6: 127–33.
43. Yasuda H, Yashida K, Yasuda Y, Tsutsui T. Infan-
tile zinc deficiency: Association with autism spec-
trum disorders. Sci Rep 2011; 1, 129; DOI: 10.1038/
srep00129.
44. Bayley N, Zupančič M, Kavčič T. Lestvice zgodnje-
ga razvoja Nancy Bayley. (2. izd.). Ljubljana: Cen-
ter za psihodiagnostična sredstva, 2004.
45. Wechsler D., Boben D, Bucik T. Priročnih za 
Wechslerjevo lestvico inteligentnosti za otroke. 
(3. izd.). Ljubljana: Center za psihodiagnostična 
sredstva, 2001.
46. Boben D. Slovenska standardizacija Ravenovih 
progresivnih matric: norme za CPM, SPM in 
APM. Ljubljana: Center za psihodiagnostična 
sredstva, 2003.
47. Strauss E, Shernan EM, Spreen O. A Compendi-
um of Neuropsychological Tests. (3. izd.). New 
York: Oxford University Press, 2006.
48. Faber S, Zinn GM, Kern II JC, Kingston HMS. The 
plasma zinc/serum copper ratio as a biomarker in 
386 Zdrav Vestn | maj 2014 | Letnik 83
IZVIrnI čLanek/OrIgInaL artIcLe
children with autism spectrum disorders. Biomar-
kers, 2009; 14: 171–80.
49. Bjørklund G. The role of zinc and copper in auti-
sm spectrum disorders. Acta Neurobiol Exp, 2013; 
73: 225–36.
50. Crăciun EC, Ursu M, Predescu E, Bjørklund G, 
Dronca M. The status of whole blood zinc and co-
pper levels in autistic children. Romanian Review 
of Laboratory Medicine, 2009; 15: 132.
51. Kiddie JY, Weiss MD, Kitts DD, Levy-Milne R, 
Wasdell MB. Nutritional status of children with 
attention deficit hyperactivity disorder: A pilot 
study. Int J Pediatrics 2010; doi: 10.1155/767318.
52. Dufault R, Schnoll R, Lukiw WJ, et al. Mercury 
exposure, nutritional deficiencies and metabolic 
disruptions may affect learning in children. Behav 
and Brain Functions 2009; 5: 44–59.
53. Woody RM. Oxidative stress in autism. Alternati-
ve Therapies 2004; 10: 22–36.
54. Osredkar J. Oksidativni stres. Zdrav Vestn 2012; 
81: 393–406.
55. Russo AJ, deVito R. Analysis of copper and zinc 
plasma concentration and the efficacy of zinc 
therapy in individuals with Asperger’s syndrome, 
pervasive developmental disorder not otherwise 
specified (PDD-NOS) and autism. Biomarker In-
sights 2011; 6: 127–33.
56. Hertz-Picciotto I, Green PG; Delwiche L, Hansen 
R, Walker C, Pessah IN. Environ Health perspect 
2009; 118: 161–6.
57. Mutter J. is dental amalgam sahe for humans? The 
opinion of the scientific committee of the Europe-
an Commission. J Occupat Med Toxicol 2011; 6: 2.
58. Stehr-Green P, Tull P, Stellfeld M, Mortenson PB; 
Simpson D. Autism and thimerosal-containing 
vaccines: lack of consistent evidence for an associ-
ation. Am J Prevent Med 2003; 25: 101–6.
59. Nelson KB, Bauman ML. Thimerosal and autism? 
Pediatrics 2003; 111: 674–8.
60. Parker SK, Schwartz B, Todd J, Pickering LK. Thi-
merosal-containing vaccines and autistic spec-
trum disorder: A critical review of published ori-
ginal data. Pediatrics 2004; 114: 793–803.
61. Madsen KM, Lauritse MB, Pedersen CB, et al. 
Thimerosal and the occurence of autism: negative 
ecological evidence from danish population-ba-
sed data. Pediatrics 2003; 112: 604–6.
62. Hornig M, Chian D, Lipkin WI. Neurotoxic effects 
of postnatal thimerosal are mouse strain depen-
dent. Mol Psychiatry 2004; 9: 833–845.
63. Stamova B, Green PG, Tian Y, Hertz-Picciotto I, 
Pessah IN, Hansen R et al. Correlations between 
gene expression and mercury levels in blood of 
boys with and without autism. Neurotox Res 2011; 
19: 31–48.
64. Gerecht M, Austin DW. The plausibility of a role 
for mercury in the etiology of autism: a cellular 
perspective. Toxicol Environ Chem 2011; 93: 1251–
73.
65. Thompson MR, Boekelheide K. Multiple enviro-
nmental chemical exposures to lead, mercury and 
polychlorinated biphenyls among childbearing-
-aged women (NHANES 1999–2004): Body bur-
den and risk factors. Environ Res 2013; 121: 23–30.
66. Sarigiannis DA, Hansen U. Considering the cu-
mulative risk of mixtures of chemicals – A chal-
lenge for policy makers. Environ Health 2012; 11(1 
Suppl): S18–30.