Cientistas da Escola de Medicina da Universidade de Washington, em St. Louis, desenvolveram uma nova maneira de determinar quando uma pessoa pode começar a desenvolver sintomas da doença de Alzheimer, usando apenas um exame de sangue.
Em um estudo publicado em 19 de fevereiro Medicina naturala equipe relatou que seu modelo poderia prever o início dos sintomas de Alzheimer em cerca de três a quatro anos. Essa precisão poderia ajudar os investigadores a conceber ensaios clínicos mais rápidos e mais direcionados de tratamentos destinados à prevenção de doenças. Com o tempo, também pode ajudar a identificar as pessoas com maior probabilidade de beneficiar de uma intervenção precoce.
Mais de 7 milhões de americanos vivem com a doença de Alzheimer. A Associação de Alzheimer estima que o custo dos cuidados de pessoas com doença de Alzheimer e outras demências atingirá quase 400 mil milhões de dólares em 2025. Embora ainda não exista cura, ferramentas que possam prever quando é provável que os sintomas apareçam poderão apoiar os esforços para retardar ou reduzir os seus efeitos.
“Nosso trabalho demonstra a viabilidade do uso de exames de sangue, que são muito mais baratos e mais facilmente disponíveis do que exames de imagem cerebral ou análise do líquido cefalorraquidiano, para prever o início dos sintomas de Alzheimer”, disse a autora sênior Suzanne E. Schindler, MD, professora assistente de neurologia na WashU Medicine. Ela explicou que esses modelos poderiam reduzir o tempo necessário para avaliar possíveis tratamentos preventivos.
“No curto prazo, estes modelos irão acelerar a nossa investigação e ensaios clínicos”, disse ela. “Em última análise, o objetivo é ser capaz de dizer aos pacientes individuais quando é provável que desenvolvam sintomas, o que ajudará eles e seus médicos a desenvolver um plano para prevenir ou retardar os sintomas”.
O papel do biomarcador sanguíneo p tau217
O estudo foi conduzido como parte de um projeto patrocinado pela National Institutes of Health Biomarker Consortium Foundation, uma parceria público-privada que inclui a WashU Medicine.
A abordagem prognóstica concentra-se na medição da p tau217, uma proteína encontrada no plasma, o componente líquido do sangue. Ao analisar o nível desta proteína, os investigadores estimaram a idade em que uma pessoa pode começar a desenvolver sintomas da doença de Alzheimer. Hoje, a análise p tau217 pode ajudar os médicos a diagnosticar a doença de Alzheimer em pacientes que já apresentam comprometimento cognitivo. No entanto, estes testes não são recomendados para pessoas sem sintomas fora de pesquisas ou ensaios clínicos.
Para entender melhor quanto tempo normalmente leva para os sintomas aparecerem após níveis elevados de p tau217, Schindler e o autor principal Kellen K. Peterson, Ph.D., instrutor de neurologia na WashU Medicine, examinaram dados de 603 idosos que viviam de forma independente. Os participantes participaram de dois estudos em andamento: o WashU Medicine Knight Alzheimer’s Disease Research Center (Knight ADRC) e a Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), que inclui vários locais de pesquisa nos EUA.
Teste em múltiplas plataformas
No grupo Knight ADRC, o p tau217 plasmático foi medido usando o PrecivityAD2, um exame de sangue para doença de Alzheimer clinicamente disponível, desenvolvido pela C2N Diagnostics. C2N é uma startup WashU fundada pelos pesquisadores da WashU Medicine David M. Holtzman, MD, pelos professores eméritos Barbara Burton e Reuben M. Morris III, e Randall J., MD. Bateman, Charles F. e Joan Knight Distinto Professor de Neurologia. Ambos são coautores do estudo. No grupo ADNI, os níveis de p tau217 foram medidos através de testes de outras empresas, incluindo aqueles aprovados pela Food and Drug Administration dos EUA.
Estudos anteriores mostraram que p tau217 no plasma reflete com precisão o acúmulo de amiloide e tau no cérebro, como visto em exames PET. Amiloide e tau são proteínas anormais que se acumulam gradualmente e são consideradas características da doença de Alzheimer. Eles podem se acumular por muitos anos antes que surjam problemas de memória.
“Os níveis de amiloide e tau são como anéis de árvores – se soubermos quantos anéis uma árvore tem, saberemos quantos anos ela tem”, disse Petersen. “Acontece que a amiloide e a tau também se acumulam num padrão consistente, e a idade em que se tornam positivas é um bom indicador de quando alguém irá desenvolver sintomas de Alzheimer. Descobrimos que isto também se aplica ao p-tau217 plasmático, que reflete os níveis de amiloide e de tau.”
Prever o momento do início dos sintomas ao longo de vários anos
Os pesquisadores descobriram que seu modelo poderia estimar a idade em que os sintomas apareceriam dentro de três a quatro anos. A idade também afetou a rapidez com que os sintomas seguiram um aumento nos níveis de p tau217. Pessoas mais velhas tendem a apresentar sintomas mais cedo após a elevação da proteína em comparação com pessoas mais jovens. Este padrão sugere que o cérebro jovem pode ser capaz de tolerar por mais tempo as mudanças relacionadas à doença, enquanto os adultos mais velhos podem apresentar sintomas em níveis mais baixos da patologia subjacente.
Por exemplo, numa pessoa cujo nível de p tau217 aumentou aos 60 anos, os sintomas apareceram cerca de 20 anos depois. Em contraste, quando os níveis aumentam pela primeira vez aos 80 anos, os sintomas geralmente aparecem cerca de 11 anos depois.
O modelo teve um bom desempenho em outros testes de diagnóstico baseados em p tau217 além do PrecivityAD2, confirmando sua confiabilidade e ampla aplicabilidade.
Para encorajar mais pesquisas, a equipe disponibilizou publicamente seu código de desenvolvimento de modelo. Petersen também criou um aplicativo web que permite aos pesquisadores estudar modelos de relógios com mais detalhes.
“Esses modelos de relógio podem tornar os ensaios clínicos mais eficientes, identificando pessoas com probabilidade de desenvolver sintomas dentro de um determinado período de tempo”, disse Petersen. “Com um maior refinamento, estas metodologias podem prever o início dos sintomas com precisão suficiente para que possamos utilizá-las em cuidados clínicos individualizados”.
Ele acrescentou que outros biomarcadores sanguíneos estão associados ao declínio cognitivo na doença de Alzheimer, e a combinação de marcadores adicionais em estudos futuros poderia melhorar ainda mais as previsões de quando os sintomas aparecerão.
Petersen KK, Milà-Alomà M, Li Y, Du L, Xiong C, Tosun D, Saef B, Saad ZS, Du-Cuny L, Coomaraswamy J, Mordashova Y, Rubel CE, Meyers EA, Shaw LM, Dage JL, Ashton NJ, Zetterberg H, Ferber K, Triana-Baltzer G, Baratzer Rosenbaugh EG, Kruchaga S, McDade E, Holtzman DM, Morris JK, Sabandal. JM, Bateman RJ, Bannon AV, Potter WS, Schindler SE. Prever o início da doença de Alzheimer sintomática usando o relógio de plasma %p-tau217. Medicina natural. 19 de fevereiro de 2026. DOI: 10.1038/s41591-026-04206-y
As descobertas fazem parte do Projeto do Consórcio de Biomarcadores do Instituto Nacional de Saúde (FNIH), Plasma Aβ e Tau Fosforilada como Preditores de Positividade de Amiloide e Tau na Doença de Alzheimer. O trabalho foi apoiado por contribuições científicas e financeiras da indústria, da academia, da defesa dos pacientes e de parceiros governamentais. Os parceiros financiadores incluíram AbbVie Inc., Alzheimer’s Association®, Diagnostics Accelerator da Alzheimer’s Drug Discovery Foundation, Biogen, Janssen Research & Development, LLC e Takeda Pharmaceutical Company Limited. O financiamento do sector privado foi gerido pela National Institutes of Health Foundation.
Biomarker Consortium Plasma Aβ e Tau Fosforilada como Preditores de Positividade Amiloide e Tau na Doença de Alzheimer foi conduzido como parte de uma parceria público-privada liderada pela Fundação National Institutes of Health (FNIH) e financiada pela AbbVie Inc., Alzheimer’s Association®, Alzheimer’s Drug Discovery Foundation’s Diagnostic Accelerator, Biogen, Janssen Research & Development, LLC e Takeda Pharmaceutical Company Limited. A análise estatística foi apoiada pela bolsa R01AG070941 do Instituto Nacional sobre Envelhecimento.
Os dados utilizados neste artigo foram obtidos do banco de dados da Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (adni.loni.usc.edu). Portanto, pesquisadores da ADNI contribuíram para a concepção e implementação da ADNI e/ou forneceram dados, mas não estiveram envolvidos na análise ou redação deste relatório.
