Avanços na Diagnóstica da Esclerose Múltipla: IA Revela Dois Novos Perfis Biológicos

Pesquisadores utilizam inteligência artificial para descobrir duas categorias biológicas inéditas na esclerose múltipla (EM), potencialmente revolucionando os métodos de diagnóstico e tratamento.

Com a análise de ressonâncias magnéticas e um exame sanguíneo de rotina em centenas de pacientes, padrões que refletem a agressividade do mal no cérebro foram identificados. Um grupo de cientistas liderado pela University College London (UCL) e Queen Square Analytics realizou um estudo que revelou esses novos subtipos de EM, os quais podem auxiliar os médicos na personalização de terapias com maior precisão.

A condição afeta milhões globalmente, mas as estratégias de intervenção continuam majoritariamente baseadas nos sintomas clínicos, sem considerar as diferenças biológicas subjacentes.

Como consequência, alguns pacientes podem receber tratamentos que não correspondem ao seu perfil específico de EM. Na pesquisa, foi empregado o sistema de aprendizado de máquina chamado SuStaIn, que integrou dados de níveis de neurofilamento sérico (sNfL), uma proteína liberada durante danos às células nervosas, com imagens cerebrais detalhadas.

Os resultados, publicados na revista médica Brain, apontaram para a existência de dois perfis: sNfL precoce e sNfL tardio. Indivíduos classificados como sNfL precoce apresentaram níveis elevados dessa proteína em fases iniciais, acompanhados de danos no corpo caloso, a estrutura que conecta os hemisférios cerebrais.

Além disso, esses pacientes desenvolveram lesões cerebrais de forma mais rápida, indicando uma forma mais agressiva de EM. Por outro lado, os pacientes com perfil sNfL tardio mostraram sinais de atrofia cerebral em regiões como o córtex límbico e a substância cinzenta profunda antes do aumento dos níveis de sNfL, sugerindo uma evolução mais lenta com lesões cerebrais surgindo em etapas posteriores.

A identificação desses padrões biológicos tem potencial para reformular o diagnóstico e direcionar estratégias terapêuticas mais eficazes. Segundo Arman Eshaghi, principal autor do estudo e pesquisador na UCL, "A EM não é uma única condição, e os subtipos atuais não capturam as alterações reais nos tecidos cerebrais, que devemos compreender para tratar adequadamente".

Ele acrescenta: "Ao combinar um modelo de IA com um marcador sanguíneo acessível e imagens de ressonância, conseguimos, pela primeira vez, distinguir dois perfis biológicos claros na EM". Essa abordagem permitirá aos clínicos determinar o estágio de cada paciente, decidindo quem necessitará de monitoramento mais rigoroso ou de intervenções precoces.

No futuro, pacientes com perfil sNfL precoce poderão receber tratamentos mais potentes de forma antecipada e serem acompanhados de perto. Já aqueles classificados como sNfL tardio poderão beneficiar de terapias focadas na proteção das células cerebrais e na desaceleração do avanço da doença.

Caitlin Astbury, responsável pela comunicação da MS Society, destacou ao The Guardian: "Este avanço é fundamental para ampliar nossa compreensão da EM". Ela explica que o estudo utilizou aprendizado de máquina para correlacionar exames de ressonância e marcadores biológicos em casos de EM remitente-recorrente e progressiva. Astbury também reforça que, apesar dos avanços recentes, a definição da doença ainda se baseia em sintomas clínicos, o que muitas vezes não reflete com precisão o que ocorre no organismo.

"A EM é uma condição complexa, e essas categorias tradicionais podem não captar toda a sua diversidade, dificultando tratamentos eficazes". Embora existam cerca de 20 opções de tratamento para a EM remitente e algumas terapias estejam começando a ser aplicadas às formas progressivas, muitos pacientes continuam com opções limitadas ou sem alternativas viáveis.

Para Astbury, quanto mais avançada for a compreensão da doença, maior será o potencial de desenvolver medicamentos capazes de interromper sua progressão. Ela conclui: "Quanto mais aprendermos sobre a EM, maior será a chance de encontrar soluções que realmente mudem o cenário atual".