Há indícios de que possam existir dois subtipos biológicos distintos de esclerose múltipla, de acordo com um novo estudo liderado por cientistas do University College London (UCL). Se esta distinção vier a ser confirmada, poderá permitir que os médicos ajustem os cuidados de forma mais específica a cada doente.
Como o estudo foi feito: sNfL no sangue e ressonância magnética
Para chegar a esta conclusão, a equipa recorreu à aprendizagem automática para examinar informação obtida em análises ao sangue e em exames de ressonância magnética (RM) de 634 participantes, provenientes de dois ensaios clínicos diferentes. Modelos deste tipo são treinados para identificar padrões muito subtis que podem passar despercebidos numa análise humana.
As análises ao sangue procuravam medir uma proteína chamada cadeia leve de neurofilamento sérico (sNfL), um biomarcador já associado a doenças do sistema nervoso, incluindo a esclerose múltipla (EM).
Em paralelo, as imagens de RM permitiram observar lesões, danos e outras alterações em várias regiões do cérebro. Na EM, o sistema imunitário ataca por engano a bainha protectora que envolve as células nervosas, originando lesões que perturbam a comunicação entre nervos.
Dois subtipos de esclerose múltipla detectados pelo modelo
Ao colocar lado a lado os resultados das análises e os dados das imagens cerebrais, o modelo conseguiu agrupar os doentes em subtipos distintos.
No grupo designado por "early-sNfL", os níveis da sNfL aumentavam mais cedo e surgiam sinais de dano no corpo caloso, a estrutura que liga os hemisférios esquerdo e direito do cérebro. Este padrão pareceu corresponder a uma evolução mais agressiva, com formação de lesões cerebrais a um ritmo mais rápido do que noutros doentes.
O segundo grupo foi denominado "late-sNfL" e aparentou progredir de forma mais lenta. Nestes doentes, os primeiros indícios observados foram a redução (atrofia) do córtex límbico e da substância cinzenta localizada nas regiões profundas do cérebro. Só mais tarde é que os níveis de sNfL no soro começaram a subir.
O que a equipa diz que isto pode mudar na prática clínica
"Ao utilizar um modelo de IA em conjunto com um marcador sanguíneo amplamente disponível e com a RM, conseguimos mostrar pela primeira vez dois padrões biológicos claros de EM", afirma Arman Eshaghi, neurocientista do UCL e cofundador da Queen Square Analytics, uma empresa derivada envolvida na investigação.
"Isto vai ajudar os clínicos a perceber em que ponto do percurso da doença uma pessoa se encontra e quem poderá precisar de uma vigilância mais apertada ou de tratamento mais precoce e direccionado."
O modelo de aprendizagem automática foi treinado com dados de 189 doentes com diferentes formas de EM (esclerose múltipla surto-remissão ou esclerose múltipla secundária progressiva) e, depois, testado em mais 445 doentes recentemente diagnosticados.
Porque é que a sNfL pode ser útil - e porque não chega por si só
Os neurofilamentos são proteínas que dão suporte aos neurónios em todo o sistema nervoso central e periférico e, em pessoas saudáveis, renovam-se de forma relativamente lenta. Porém, quando existe neurodegeneração, estas proteínas são libertadas para os fluidos do organismo a um ritmo superior, o que as torna potenciais biomarcadores de doenças e perturbações neurológicas.
Ainda assim, no soro sanguíneo, a diferença tende a ser discreta, o que dificulta a sua utilização directa no diagnóstico. A RM também consegue revelar padrões na forma como a EM se dissemina, mas não esclarece os detalhes específicos do processo da doença.
Por isso, os autores defendem que, quando os níveis de neurofilamentos são combinados com outros dados - como a RM - essas medições se tornam mais informativas.
"Ao acrescentar a sNfL, um indicador estabelecido de lesão neuroaxonal, avançámos para além do retrato estrutural fornecido apenas pela RM", concluem os investigadores.
Actualmente, a EM é classificada e tratada com base nos sintomas e na evolução clínica, mas essa abordagem não reflecte necessariamente os mecanismos subjacentes. Segundo os autores, se a técnica combinada for validada em estudos adicionais, poderá ajudar os médicos a recomendar terapêuticas mais adequadas.
O trabalho foi publicado na revista científica Cérebro.
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