quarta-feira, abril 24, 2024
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Abordagem computacional personalizada identifica 4 subtipos de Alzheimer

por Redação
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Pesquisadores que participaram da reunião anual da Sociedade de Medicina Nuclear e Imagem Molecular (SNMMI) deste ano nos EUA demonstraram que um modelo computacional pode identificar com precisão quatro subtipos da doença de Alzheimer, o que pode ajudar a gerar insights sobre a biologia subjacente da condição e personalizar o tratamento futuro métodos.

O modelo utiliza uma combinação de dados genômicos e de tomografia por emissão de pósitrons tau (PET), que são analisados usando uma estrutura de agrupamento baseada em análise de correlação canônica esparsa (SCCA) para identificar variações genômicas associadas a subtipos de doença de Alzheimer e bandeira.

Estudar os genes associados aos subtipos de Alzheimer é fundamental para informar as abordagens de diagnóstico e tratamento, já que a doença é geneticamente complexa, indicaram os pesquisadores. Marcadores patológicos da doença de Alzheimer, como imagens PET de placas amiloides e emaranhados neurofibrilares tau, podem ajudar ainda mais a caracterizar a condição.

“Ao identificar diferentes subtipos da doença de Alzheimer usando imagens e informações genômicas, os pesquisadores podem obter novos insights sobre a biologia subjacente da doença e sua progressão”, disse Joyita Dutta, PhD, professora associada do Departamento de Engenharia Biomédica da Universidade de Massachusetts Amherst, em um comunicado de imprensa discutindo a pesquisa. “Entender as associações genéticas específicas para cada subtipo também pode levar ao desenvolvimento de abordagens de tratamento personalizadas no futuro”, completou.

No estudo, a equipe de pesquisa analisou dados de imagem e genômica de participantes da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer (ADNI) que passaram por PET de 18F-flortaucipir e genotipagem de polimorfismo de nucleotídeo único (SNP).

A coorte  (análise observacional)  do estudo foi composta por 541 indivíduos no total, 334 dos quais eram cognitivamente normais e 207 com comprometimento cognitivo. A partir da imagem de tau PET, os pesquisadores calcularam taxas de valor de captação padronizadas de tau PET de dez regiões cerebrais amplas. A partir da genotipagem do SNP, a equipe de pesquisa capturou 145 variações do genoma associadas à doença de Alzheimer.

Depois de aplicar a estrutura de agrupamento SCCA a esses conjuntos de dados, o modelo identificou quatro subtipos de doença de Alzheimer: lobo temporal medial (MTL) dominante, posterior, poupador de MTL e lateral-temporal. Os principais genes associados a cada subtipo também foram identificados na análise.

Essas descobertas podem ter implicações significativas para futuras pesquisas, diagnósticos e tratamentos não apenas para a doença de Alzheimer, mas também para outras condições, concluiu a equipe de pesquisa.

“A subtipagem individualizada guiada por genômica e imagem é vital para a doença de Alzheimer porque diferentes subtipos também podem ter taxas e perfis distintos de declínio cognitivo, afetando potencialmente os resultados dos ensaios clínicos e a resposta ao tratamento”, afirmou Joyita. “Ao combinar informações de imagem molecular com genômica, criamos uma técnica de diagnóstico que pode ser verdadeiramente personalizada para cada paciente. Isso tem potencial para ampla utilidade diagnóstica em muitos tipos de doenças, não apenas na doença de Alzheimer.”

A pesquisa se soma a um crescente corpo de investigações que analisam como os dados genômicos e as tecnologias avançadas de análise podem apoiar os esforços de medicina de precisão para doenças como o mal de Alzheimer.

Muitos desses esforços são impulsionados pelo conhecimento de que o diagnóstico precoce pode minimizar o impacto da doença de Alzheimer e outras demências, resultando em avanços no diagnóstico de sangue, intervenções farmacológicas e estimulação cerebral profunda.

No entanto, muitas vezes essas intervenções ainda estão em fase de pesquisa e desenvolvimento, ou não são amplamente acessíveis aos pacientes, levando os sistemas de saúde a optar por outras abordagens.

Uma dessas abordagens é a triagem digital baseada em inteligência artificial (IA) no ambiente de cuidados primários para ajudar a sinalizar o declínio cognitivo precoce.

A Escola de Medicina da Universidade de Indiana e a Indiana University Health estão testando essa abordagem em colaboração com o Davos Alzheimer’s Collaborative (DAC), em uma tentativa de mudar o cuidado cognitivo de reativo para proativo.

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