Um estudo internacional identificou dois novos tipos biológicos de esclerose múltipla a partir da análise de exames de sangue e imagens do cérebro com auxílio da inteligência artificial. A descoberta ajuda a explicar por que a doença evolui de maneira tão diferente entre os pacientes e pode contribuir para avaliações mais precisas do risco e da progressão da doença.

A pesquisa foi conduzida por cientistas da University College London (UCL) e publicada em dezembro na revista científica Brain. Os cientistas analisaram dados de mais de 600 pacientes, participantes de ensaios clínicos, e cruzaram informações de ressonâncias magnéticas com a dosagem sanguínea de uma proteína associada a danos nas células nervosas.

O foco da análise foi a cadeia leve de neurofilamento sérico, chamada de sNfL. Essa proteína funciona como um marcador de lesão neuronal, já que seus níveis aumentam quando há dano às fibras nervosas. Os valores do exame de sangue foram combinados com imagens de ressonância magnética do cérebro e interpretados por um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido para identificar padrões ocultos na progressão da doença.

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A partir desse cruzamento de dados, a inteligência artificial conseguiu agrupar os pacientes em dois perfis distintos, algo que não era possível apenas com a observação clínica tradicional.

O primeiro grupo, chamado de sNfL precoce, reúne pacientes que apresentam níveis altos da proteína logo no início da esclerose múltipla. Nesses casos, os exames já mostram lesões rápidas no cérebro, especialmente em estruturas ligadas à comunicação entre os hemisférios, o que indica uma forma mais ativa e agressiva da doença.

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Já o segundo grupo, o sNfL tardio, é marcado por um processo mais lento. Os pacientes começam a apresentar atrofia cerebral em regiões profundas antes mesmo do aumento do marcador no sangue. Isso sugere que o dano se acumula de forma silenciosa por mais tempo, com sinais biológicos mais evidentes apenas em fases posteriores.

Fonte: Metrópoles