Há indícios de que a esclerose múltipla (EM) possa dividir-se em dois subtipos biológicos distintos, de acordo com um novo estudo liderado por cientistas do University College London (UCL). Caso esta observação seja confirmada por investigações futuras, poderá permitir que os médicos ofereçam um acompanhamento mais personalizado aos doentes.
Como o estudo da UCL analisou a esclerose múltipla
Para chegar a estas conclusões, a equipa recorreu a aprendizagem automática para examinar informação proveniente de análises ao sangue e de exames por ressonância magnética (RM) ao cérebro de 634 participantes, integrados em dois ensaios clínicos diferentes. Modelos deste tipo são treinados para detetar padrões subtis que podem passar despercebidos numa análise humana.
Nas análises ao sangue, os investigadores mediram uma proteína designada cadeia leve de neurofilamento sérico (sNfL), um biomarcador já associado a doenças do sistema nervoso, incluindo a esclerose múltipla.
Em paralelo, as RM avaliaram lesões e outras alterações em várias regiões cerebrais. Na EM, o sistema imunitário ataca por engano a bainha protetora que envolve as células nervosas, originando lesões que perturbam a comunicação entre neurónios.
Com a comparação integrada dos resultados das análises e das imagens cerebrais, o modelo conseguiu agrupar os doentes em subtipos distintos.
Dois subtipos de EM: “early-sNfL” e “late-sNfL”
Num dos grupos, classificado como “early-sNfL”, observou-se um aumento mais precoce dos níveis desta proteína. Além disso, estes doentes apresentavam alterações no corpo caloso, a estrutura que liga os hemisférios esquerdo e direito do cérebro. Neste subtipo, a doença pareceu ser mais agressiva: os participantes desenvolveram lesões cerebrais mais rapidamente do que os restantes.
O segundo grupo foi denominado “late-sNfL” e apresentou um curso aparentemente mais lento. Aqui, os sinais iniciais incluíam redução de volume no córtex límbico e na substância cinzenta situada em regiões profundas do cérebro. Já os níveis de sNfL no soro sanguíneo só começaram a aumentar numa fase mais tardia.
“ Ao usar um modelo de IA combinado com um marcador sanguíneo amplamente disponível e RM, conseguimos mostrar, pela primeira vez, dois padrões biológicos claros de EM ”, afirma Arman Eshaghi, neurocientista do UCL e cofundador da Queen Square Analytics, uma empresa derivada envolvida na investigação.
“ Isto ajudará os clínicos a perceberem em que ponto do percurso da doença uma pessoa se encontra e quem poderá precisar de uma vigilância mais apertada ou de tratamento direcionado mais cedo .”
Treino do modelo e o que significa o sNfL
O modelo de aprendizagem automática foi treinado com dados de 189 doentes com diferentes formas de esclerose múltipla (remitente-recorrente ou progressiva secundária) e, depois, testado em mais 445 participantes que tinham recebido um diagnóstico recente.
Os neurofilamentos são proteínas que dão suporte aos neurónios no sistema nervoso central e periférico e, em pessoas saudáveis, renovam-se relativamente devagar. No entanto, quando existe neurodegenerescência, estas proteínas são libertadas para os fluidos corporais em maior quantidade, o que as torna candidatas a biomarcadores de doenças e perturbações do sistema nervoso.
Ainda assim, no soro sanguíneo a diferença tende a ser subtil, o que dificulta a sua utilização no diagnóstico. As RM também conseguem revelar padrões de disseminação da EM, mas não esclarecem, por si só, os pormenores do mecanismo subjacente.
Porque combinar sNfL e RM pode apoiar decisões clínicas
Segundo os autores, a utilidade destas medições aumenta quando os níveis de neurofilamentos são avaliados em conjunto com outros dados, como as imagens de RM.
“ Ao acrescentar o sNfL, um indicador estabelecido de lesão neuroaxonal, avançámos para além do retrato estrutural fornecido apenas pela RM ”, concluem os investigadores.
Atualmente, a EM é classificada e tratada sobretudo com base nos sintomas e na evolução clínica, abordagem que não contempla necessariamente os mecanismos biológicos por detrás da doença. Para a equipa, se esta metodologia combinada for validada em estudos adicionais, poderá ajudar os médicos a recomendar terapêuticas mais adequadas.
A investigação foi publicada na revista Brain.
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