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Um exame de sangue de IA detecta doença hepática silenciosa anos antes do aparecimento dos sintomas

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Pesquisadores do Johns Hopkins Kimmel Cancer Center desenvolveram uma biópsia líquida baseada em inteligência artificial (IA) que analisa as estruturas genômicas de fragmentos de DNA livre de células (cfDNA) que circulam no sangue. O teste examina como esses pedaços de DNA se decompõem e onde aparecem no genoma. Utilizando esta informação, o sistema pode identificar sinais precoces de fibrose hepática e cirrose, e também detectar sinais mais amplos de doença crónica.

O estudo, financiado em parte pelos Institutos Nacionais de Saúde, foi publicado em 4 de março no A ciência da medicina translacional. Esta é a primeira vez que este tipo de análise de fragmentação de DNA, conhecida como tecnologia de fragmentoma, é aplicada sistematicamente para detectar outras doenças crônicas além do câncer. Anteriormente, esta abordagem era pesquisada principalmente como método de detecção de câncer.

Padrões de fragmentos de DNA genômico revelam sinais de doenças

Biópsias líquidas que medem o ccDNA já se mostraram promissoras na detecção do câncer. No entanto, os cientistas não exploraram amplamente o seu potencial para diagnosticar outras doenças. Neste novo estudo, os pesquisadores realizaram o sequenciamento do genoma completo em amostras de ccDNA de 1.576 pessoas com doença hepática e comorbidades. Ao estudar fragmentos de DNA em todo o genoma, eles procuraram padrões que pudessem sinalizar doenças.

A equipe analisou o tamanho dos fragmentos de DNA e sua distribuição no genoma, incluindo trechos repetitivos de DNA que raramente foram estudados. Cada análise incluiu cerca de 40 milhões de fragmentos abrangendo milhares de regiões genômicas, criando um enorme conjunto de dados em comparação com a maioria dos testes de biópsia líquida.

Algoritmos de aprendizado de máquina processaram essas informações para identificar padrões de fragmentação relacionados a doenças. Usando esses padrões, os pesquisadores criaram um sistema de classificação que detectou doenças hepáticas precoces, fibrose avançada e cirrose com alta sensibilidade.

“Isso se baseia diretamente em nosso trabalho anterior sobre fragmentos de câncer, mas agora estamos usando inteligência artificial e perfis de fragmentação genômica de DNA livre de células para focar em doenças crônicas”, diz Victor Velculescu, MD, PhD, co-diretor do Programa de Genética e Epigenética do Câncer no Johns Hopkins Kimmel Cancer Center e co-autor sênior do estudo. “Para muitas destas doenças, a detecção precoce pode fazer uma grande diferença, e a fibrose hepática e a cirrose são exemplos importantes. A fibrose hepática é reversível nas suas fases iniciais, mas se não for tratada, pode progredir para cirrose e, em última análise, aumentar o risco de cancro do fígado.”

Por que a análise de fragmentos de DNA é diferente

Ao contrário de muitas técnicas de biópsia líquida que procuram mutações genéticas específicas associadas ao cancro, a abordagem fragmentómica centra-se na forma como os fragmentos de ADN são cortados, embalados e distribuídos por todo o genoma. Segundo os pesquisadores, essa visão mais ampla torna o método aplicável a outras doenças além do câncer, incluindo doenças que podem eventualmente aumentar o risco de câncer. O estudo também foi liderado por Robert Sharpf, PhD, professor de oncologia, e Jill Phalen, PhD, professora associada de oncologia.

“O fato de não estarmos procurando por mutações individuais é o que torna este estudo tão poderoso”, diz o primeiro autor Akshaya Annapragada, MD e Ph.D. um estudante do laboratório de Velculescu. “Analisamos todo o fragmento, que contém uma enorme quantidade de informações sobre o estado fisiológico de uma pessoa. A escala desses dados, aliada ao aprendizado de máquina, permite o desenvolvimento de classificadores específicos para diferentes estados de saúde.”

A detecção precoce pode beneficiar milhões de pessoas em risco

Velculescu observa que aproximadamente 100 milhões de pessoas nos Estados Unidos têm doenças hepáticas que aumentam o risco de cirrose e câncer de fígado. Os exames de sangue atuais para fibrose são frequentemente inadequados, especialmente nos estágios iniciais da doença. Os marcadores sanguíneos padrão geralmente não conseguem detectar fibrose precoce e identificar cirrose em apenas cerca de metade dos casos. Técnicas de imagem como ultrassom especial ou ressonância magnética podem ajudar, mas essas ferramentas exigem equipamentos que nem sempre estão disponíveis.

“Muitas pessoas em risco não sabem que têm doença hepática”, diz Velculescu. “Se pudermos intervir mais cedo – antes que a fibrose progrida para cirrose ou cancro – o impacto poderá ser significativo”.

Ele acrescenta que a detecção precoce destes precursores poderia permitir aos médicos tratar doenças subjacentes mais rapidamente e potencialmente prevenir o desenvolvimento do cancro.

Estudo de ancestralidade e índice de comorbidade Fragmentome

O estudo foi realizado em 2023 Descoberta do câncer pesquisar liderado por Velculescu, que se concentrou em um fragmento de câncer de fígado. Ao estudar pacientes com tumores hepáticos, os cientistas notaram que algumas pessoas com fibrose ou cirrose apresentavam, em sua maioria, perfis de fragmentação normais, mas continham sinais sutis de DNA associados à doença. Esta observação levou a equipe a estudar padrões de fragmentos especificamente associados à fibrose hepática e à cirrose.

Em outra análise de 570 pessoas com suspeita de doenças graves, os pesquisadores criaram um índice de fragmentação de comorbidades. Esta medida distingue entre indivíduos com pontuações altas e baixas no Índice de Comorbidade de Charlson, uma medida amplamente utilizada que avalia como condições de saúde adicionais afetam o risco de morte de uma pessoa. O índice baseado no fragmentoma previu independentemente a sobrevida global e, em alguns casos, pareceu ser mais específico do que os marcadores tradicionais de inflamação. Certas características de fragmentação também demonstraram estar associadas a piores resultados clínicos.

“O fragmento pode servir de base para a construção de diferentes classificadores para diferentes doenças e, mais importante, esses classificadores são específicos da doença e têm resposta cruzada”, diz Annapragada. “O classificador de fibrose hepática é diferente do classificador de câncer. É um teste único e específico para uma doença, construído na mesma plataforma básica.”

A possibilidade de detectar outras doenças crônicas

O estudo também incluiu pessoas com risco aumentado de contrair uma série de doenças. Os pesquisadores observaram sinais fragmentados associados a doenças cardiovasculares, inflamatórias e neurodegenerativas. No entanto, a população do estudo não incluiu um número suficiente de casos para criar classificadores de doenças separados para cada uma destas doenças. Em vez disso, as descobertas sugerem que a tecnologia poderá eventualmente ter aplicações médicas mais amplas, que os investigadores planeiam explorar em trabalhos futuros.

O teste de fibrose hepática descrito no estudo permanece um protótipo e ainda não foi introduzido como teste clínico. Os próximos passos da equipe incluem refinar e validar o classificador de doenças hepáticas e estudar assinaturas de fragmentos associadas a outras doenças crônicas.

Pesquisadores e financiamento

Junto com Velculescu, Anapragada, Sharpf e Phalen, a equipe de pesquisa incluiu Zachariah Foda, Hope Orhuela, Carter Norton, Shashikant Cole, Nushin Niknuffs, Sarah Short, Kirti Baiapati, Adriana Bartolomucci, Dimitrios Mathios, Michael Noe, Chris Cherry, Jacob Carey, Alessandra Leal, Brian Chesnick, Nick Dracopoli, Jamie Medina, Nicolas Vulpescu, Daniel Broome, Sara Bacchus, Vilmas Adlef, Amy Kim, Steven Bailin, Gregory Kirk, Andrey Sorap, Razvan Jacob, Speranta Jacob, Liana Gheorghe, Simone Dima, Catherine McGlynn, Manuel Ramirez-Zea, Klaus Feltoft, Julia Johansen e John Groopman.

O financiamento para o estudo veio em parte da Fundação de Pesquisa Médica Dr. e os Institutos Nacionais de Saúde concedem CA121113, CA006973, CA233259, CA062924, CA271896, T32GM136577, T32GM148383 e DA036297.

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