Estudo aponta para dois possíveis subtipos de esclerose múltipla

A esclerose múltipla poderá ter dois subtipos distintos, segundo um novo estudo liderado por cientistas da University College London (UCL). Caso seja confirmada, a descoberta poderá ajudar os médicos a prestar cuidados mais especializados aos doentes.

Para o estudo, recorreu-se à aprendizagem automática para analisar dados de análises ao sangue e exames cerebrais de 634 doentes que participaram em dois ensaios clínicos distintos. Os modelos de aprendizagem automática são treinados para detetar padrões subtis que podem escapar aos seres humanos.

As análises ao sangue procuravam uma proteína chamada cadeia leve de neurofilamento sérico (sNfL), um biomarcador conhecido de doenças do sistema nervoso, incluindo a esclerose múltipla (EM).

Por sua vez, os exames de ressonância magnética avaliaram lesões e outras alterações em diferentes zonas do cérebro. Na EM, o sistema imunitário ataca por engano a bainha protetora que envolve as células nervosas, provocando lesões que interferem com a comunicação entre nervos.

Dois subtipos de esclerose múltipla

Ao comparar os resultados das análises ao sangue com os exames cerebrais, o modelo conseguiu separar os doentes em dois subtipos.

Os classificados como «sNfL precoce» apresentavam níveis elevados da proteína numa fase mais inicial, além de lesões no corpo caloso, estrutura que liga os hemisférios esquerdo e direito do cérebro. Este subtipo parecia ser mais agressivo: os doentes desenvolviam lesões cerebrais mais rapidamente do que os restantes.

O segundo subtipo, denominado «sNfL tardio», parecia evoluir mais lentamente. Neste grupo, os primeiros sinais eram a redução do volume do córtex límbico e da substância cinzenta nas zonas profundas do cérebro. Os níveis de sNfL no soro sanguíneo só começavam a aumentar mais tarde.

«Ao usar um modelo de inteligência artificial, combinando um marcador sanguíneo amplamente disponível com a ressonância magnética, conseguimos demonstrar pela primeira vez dois padrões biológicos claros de EM», afirma Arman Eshaghi, neurocientista da UCL e cofundador da Queen Square Analytics, uma empresa derivada envolvida na investigação.

«Isto ajudará os médicos a compreender em que ponto da evolução da doença se encontra uma pessoa e quem poderá precisar de uma vigilância mais apertada ou de um tratamento direcionado mais precoce.»

Como foi desenvolvido o modelo

O modelo de aprendizagem automática foi treinado com dados de 189 doentes com diferentes formas de EM - surto-remissão ou secundária progressiva - e depois testado noutros 445 doentes que tinham recebido recentemente o diagnóstico.

Os neurofilamentos são proteínas que dão suporte aos neurónios em todo o sistema nervoso central e periférico e que, em pessoas saudáveis, têm uma renovação relativamente lenta. Contudo, a neurodegeneração liberta estas proteínas nos fluidos corporais a um ritmo mais elevado, tornando-as um potencial biomarcador de doenças e perturbações do sistema nervoso.

Infelizmente, a diferença no soro sanguíneo é bastante subtil, o que dificulta a sua utilização no diagnóstico. Os exames de ressonância magnética também permitem identificar padrões de disseminação da EM, mas não as particularidades da doença.

Os autores do novo estudo sugerem que a combinação dos níveis de neurofilamentos com outros dados, como os exames de ressonância magnética, torna estas medições mais úteis.

«Ao acrescentar a sNfL, um indicador estabelecido de lesão neuroaxonal, fomos além da imagem estrutural pontual fornecida apenas pela ressonância magnética», concluem os investigadores.

Atualmente, a EM é classificada e tratada com base nos sintomas e na progressão da doença, sem ter em conta os mecanismos subjacentes. Os investigadores afirmam que, se for validada em estudos adicionais, a técnica combinada poderá ajudar os médicos a recomendar tratamentos mais adequados.

O estudo foi publicado na revista Brain.