Cientistas encontram maneira de prever a demência

Usando um enorme banco de dados e inteligência artificial, cientistas de Xangai descobriram biomarcadores no plasma que podem prever demência 15 anos antes do início dos sintomas.

Os cientistas disseram que os resultados de suas pesquisas podem desempenhar um papel importante na intervenção precoce para adultos saudáveis com alto risco de desenvolver o transtorno.

Um artigo sobre a pesquisa conduzida por equipes do Instituto de Ciência e Tecnologia para Inteligência Inspirada no Cérebro da Universidade Fudan e do Hospital Huashan da universidade foi publicado na Nature Aging em 13 de fevereiro.

Um editorial publicado na Nature no mesmo dia disse que o trabalho dos pesquisadores foi "um passo em direção [ao desenvolvimento de] uma ferramenta que os cientistas vêm procurando há décadas: exames de sangue que pode detectar a doença de Alzheimer e outras formas de demência em um estágio muito precoce e pré-sintomático".

Muitas vezes, é difícil diagnosticar distúrbios cerebrais, disseram os médicos. Punções lombares são invasivas e exames de imagem cerebral são caros. Em contraste, exames de sangue são convenientes, não invasivos e econômicos, disse Cheng Wei, coautor do artigo e pesquisador do instituto.

Cientistas da Universidade Fudan disseram estar esperançosos de que exames de sangue para prever a probabilidade de demência possam ser aplicados em ambientes clínicos dentro de seis meses. A detecção precoce do transtorno abre caminho para uma intervenção precoce, oferecendo o potencial de retardar ou até mesmo interromper sua progressão.

Segundo a Organização Mundial da Saúde, a demência afeta mais de 55 milhões de pessoas em todo o mundo, e espera-se que esse número continue a aumentar. A demência progride lentamente, de um estágio assintomático para uma síndrome clínica totalmente expressa, ao longo de uma década ou mais.

"Quando os pacientes começam a apresentar problemas cognitivo-comportamentais, o transtorno pode já ter progredido para os estágios intermediário ou avançado, e o melhor momento de intervenção já terá sido perdido", disse Feng Jianfeng, biólogo computacional do instituto da Universidade Fudan e outro coautor do artigo.

Os pesquisadores contaram com a ajuda da enorme coorte do United Kingdom Biobank, que incluiu mais de 52.600 adultos saudáveis e teve um período médio de acompanhamento de 14 anos. Entre eles, 1.417 pessoas foram diagnosticadas com demência geral, 691 com doença de Alzheimer e 285 com demência vascular.

Para cada participante, 1.463 proteínas no plasma associadas ao metabolismo cardiovascular, inflamação, neurologia e oncologia foram testadas, e os pesquisadores usaram análise de associação de sobrevivência e algoritmos de aprendizado de máquina para realizar análises de modelagem.

Eles descobriram associações significativas de três proteínas — GFAP, NEFL e GDF15 — com o risco desses três tipos de demência. Também descobriram que a proteína LTBP2 desempenha um papel no início do transtorno.

Esses biomarcadores, bem como fatores de risco convencionais de idade, gênero, nível de escolaridade e genética, foram usados para facilitar a alta precisão do modelo preditivo, excedendo 90%.

"Nosso estudo fornece um ótimo exemplo de como a IA pode facilitar um paradigma de pesquisa que promove a colaboração interdisciplinar", disse Feng. "Utilizando aprendizado de máquina, extraímos e otimizamos as combinações usando um conjunto de dados em larga escala e estabelecemos um modelo de predição de demência baseado em proteínas com alta precisão."

A equipe agora se concentrará na coleta de dados e na validação cruzada entre populações em risco de demência na China. A equipe adaptará o modelo de previsão de risco de demência às características da população chinesa, coletando dados relevantes.