Algoritmo pode prever o risco de Alzheimer anos antes que os sintomas ocorram
Os cientistas desenvolveram um novo algoritmo que, segundo eles, pode prever o risco de uma pessoa desenvolver a doença de Alzheimer anos antes do início dos sintomas.
Pesquisadores da Universidade McGill, no Canadá, revelam como eles usaram técnicas de aprendizado de máquina e imagens beta-amilóides para prever o desenvolvimento da doença de Alzheimer em pacientes com comprometimento cognitivo leve (MCI) até 2 anos antes do surgimento dos sintomas.
O co-autor do estudo, Dr. Pedro Rosa-Neto, dos departamentos de Neurologia e Neurocirurgia e Psiquiatria da Universidade McGill, e colegas relataram recentemente suas descobertas na revista Neurobiologia do Envelhecimento.
MCI é uma condição caracterizada por um declínio nas funções cognitivas – como habilidades de memória e pensamento – que é perceptível, mas que não afeta a capacidade de uma pessoa de realizar tarefas diárias.
De acordo com a Associação de Alzheimer, os estudos sugeriram que cerca de 15 a 20% dos adultos com 65 anos ou mais provavelmente têm MCI, e esses indivíduos têm maior risco de sofrer de Alzheimer do que a população em geral.
Atualmente, não há como prever quais pacientes com MCI desenvolverão a doença de Alzheimer, mas Rosa-Neto e colegas acreditam que seu algoritmo tem o potencial de atender a essa necessidade.
Embora as causas precisas da MCI e da doença de Alzheimer permaneçam incertas, acredita-se que o acúmulo de uma proteína chamada beta-amilóide desempenhe um papel importante.
Em pessoas com Alzheimer, a proteína beta-amilóide se une e forma “placas” entre as células do cérebro. Essas placas podem interromper a comunicação das células cerebrais e causar inflamação que leva à morte das células cerebrais.
A pesquisa mostrou que em pessoas com MCI, a proteína beta-amilóide pode começar a se acumular até 30 anos antes do início da doença de Alzheimer. Como tal, os pesquisadores têm investigado a beta-amilóide como um biomarcador da doença de Alzheimer.
No entanto, nem todo mundo que possui acúmulo de MCI e beta-amilóide desenvolve a doença de Alzheimer. Isso levanta a questão: como os médicos podem determinar quais pacientes estão em maior risco?
No novo estudo, Dr. Rosa-Neto e equipe descrevem o desenvolvimento de um algoritmo que pode prever a probabilidade de um paciente progredir de MCI para a doença de Alzheimer com até 2 anos de antecedência.
O algoritmo foi criado usando dados de 273 pacientes com MCI que faziam parte da Iniciativa de Neuroimagem de Doença de Alzheimer.
A equipe reuniu 2 anos de dados de pacientes, incluindo tomografias cerebrais de PET (tomografia por emissão de pósitrons) – que exibiam qualquer acúmulo de beta-amilóide – se possuíam algum gene de risco para Alzheimer e se receberam um diagnóstico clínico de Alzheimer.
Os pesquisadores então “treinaram” o software de computador de ponta para aprender essas informações e usá-las para calcular o risco de Alzheimer de cada paciente com base em sua primeira tomografia cerebral de PET.
O algoritmo foi capaz de prever a progressão de um paciente de MCI para a doença de Alzheimer com 84% de precisão, até 2 anos antes de surgir qualquer sintoma da doença.
Rosa-Neto e seus colegas planejam identificar outros biomarcadores da doença de Alzheimer que possam ser aplicados ao algoritmo para torná-lo mais preciso.
Os pesquisadores acreditam que a ferramenta não só poderia avançar na pesquisa sobre os tratamentos da doença de Alzheimer, mas também poderia ser usada para prever o risco de uma pessoa desenvolver a doença anos antes.
“O novo algoritmo supera o desequilíbrio inerente de proporções entre estável e pMCI [progressive MCI] visto em uma população de indivíduos com MCI, tornando-o ideal para um ambiente clínico como uma ferramenta de diagnóstico precoce. ”
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