Matéria originalmente publicada em Agência FAPESP

Ao criar uma nova métrica, pesquisadores vislumbram a possibilidade de avanços diagnósticos e de tratamento para a doença que se estima acometer cerca de 4 milhões de pessoas no mundo

Maria Fernanda Ziegler | Agência FAPESP – A partir de um estudo que analisou imagens cerebrais de mais de 2,5 mil pessoas com doença de Parkinson em 20 países diferentes, cientistas conseguiram identificar padrões de neurodegeneração e criar métricas para cada uma das cinco etapas clínicas da doença.

O trabalho, publicado na NPJ Parkinson’s Disease, consiste em um salto para o entendimento do Parkinson. Isso porque as análises e o volume de dados obtido no estudo podem permitir desdobramentos importantes não só para avanços diagnósticos como também possibilitar que novos tratamentos sejam testados e monitorizados como nunca.

Estima-se que aproximadamente 4 milhões de pessoas no mundo tenham doença de Parkinson. Trata-se de uma doença neurológica progressiva que afeta algumas estruturas do cérebro, sobretudo as áreas relacionadas aos movimentos. A progressão da doença é variável e desigual entre os pacientes, podendo levar até 20 anos para passar por todos os estágios. Na fase inicial, surgem os primeiros sinais de tremores, rigidez muscular e lentidão de movimentos em apenas um lado do corpo. Depois os sintomas se tornam bilaterais. No último estágio, há dependência de cadeira de rodas para se locomover, já que a rigidez nas pernas impede o paciente de caminhar.

“Há muitos anos o diagnóstico clínico, apoiado por alguns exames complementares, é bem estabelecido. No entanto, pela primeira vez, foi possível relacionar a escala de progressão da doença – os cinco estágios de sintomas clínicos – com as alterações quantitativas nas imagens cerebrais”, explica Fernando Cendes, pesquisador responsável do Instituto de Pesquisa sobre Neurociências e Neurotecnologia (BRAINN) – um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP, com sede na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

O BRAINN é um dos institutos que integram o Consórcio Enigma, rede internacional que reúne cientistas em genômica de imagem, neurologia e psiquiatria para compreender a estrutura e função do cérebro, com base em ressonância magnética de alta resolução, dados genéticos e outras informações de pacientes com epilepsia, Parkinson, Alzheimer, autismo, esquizofrenia e outras doenças neurodegenerativas.

Cendes explica que na doença de Parkinson ocorrem alterações na estrutura cerebral dos chamados núcleos da base, ou gânglios basais – áreas do cérebro ligadas ao movimento automático. No entanto, o estudo permitiu comprovar a existência de alterações progressivas em outras áreas corticais, até então menos envolvidas na doença.

“Observamos que, conforme cada estágio da doença avançava, havia um grau maior de atrofia ou hipertrofia não só nas estruturas ligadas ao movimento, mas também em outras áreas corticais. E são essas combinações de atrofia e hipertrofia que estão relacionadas com o estágio da doença”, afirma.

“Mas não foi apenas isso que observamos, várias dessas estruturas apresentavam também diferenças na forma. Elas tinham alterado sua configuração espacial. Algumas regiões do tálamo [estrutura cuja função é retransmitir informações dos sentidos para o córtex cerebral] ficaram mais espessas. Outras regiões, como as amígdalas [que desempenham um papel na regulação do comportamento social e emoções] ficaram atrofiadas”, diz.

O pesquisador explica que essas alterações não são observadas a olho nu. “São medidas submilimétricas. No entanto, com programas e uso de inteligência artificial é possível identificar padrões e, no futuro, monitorizar essas alterações”, conta.

Empurrão para novos tratamentos

Ao estipular uma métrica para quantificar as alterações cerebrais relacionadas aos estágios da doença de Parkinson, o estudo pode ter vários desdobramentos. A começar pelo suporte a melhores diagnósticos. “Os dados morfométricos que obtivemos com esse trabalho são medidas sensíveis e reprodutíveis, o que permite ser um suporte ao diagnóstico clínico. Com a infinidade de dados que obtivemos nesse estudo, é possível, com o auxílio da inteligência artificial, criar programas que auxiliem a clínica”, diz.

Outros desdobramentos estão no campo dos tratamentos. Atualmente, o Parkinson é uma doença que não tem cura, sendo tratada apenas a deficiência de dopamina – neurotransmissor que os neurônios dos parkinsonianos deixam de produzir – e cuja ausência desencadeia todas as alterações cerebrais e sintomas.

No entanto, com o passar do tempo, a doença não fica restrita aos núcleos de base, atingindo outras áreas do cérebro, e os pacientes tendem a apresentar outros sintomas não motores, como depressão, ansiedade, distúrbios do sono e alterações cognitivas como perda de memória e eventualmente demência.

“Os resultados desse trabalho possibilitam novas formas de monitorizar tratamentos que venham a ser desenvolvidos no futuro. O grande objetivo em relação à doença tem sido a busca por um tratamento que barre o processo neurodegenerativo ou, pelo menos, reduza a velocidade de sua progressão. E essas medidas que identificamos são essenciais para avaliar futuras terapias, certificando-se que elas estão funcionando de uma forma global, não só nas áreas cerebrais ligadas ao movimento, mas nas outras que também sofrem alterações”, ressalta.

Uma terceira repercussão do estudo — que analisou um montante grande de dados — não vai para o campo da medicina, mas para o da ciência de dados. “É uma coorte muito grande com diferentes países, grupos de estudo, estágios da doença e, inclusive, tipos de dados. Portanto, a inovação do estudo não está apenas em identificar essas métricas relativas aos estágios da doença de Parkinson, mas também em todo o trabalho referente aos dados. Todo o tipo de análise utilizado no trabalho consistiu em um grande avanço para que novos estudos usando inteligência artificial, e sobre outras doenças, sejam realizados”, sentencia Cendes.

O artigo A worldwide study of subcortical shape as a marker for clinical staging in Parkinson’s disease pode ser lido em: https://www.nature.com/articles/s41531-024-00825-9.

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