Amostras de sangue de pessoas infectadas por um verme parasita que provoca a esquistossomose guardam informações “ocultas” capazes de indicar diferentes fases da doença.
Em um estudo publicado recentemente, nosso grupo recorreu ao aprendizado de máquina para revelar esses sinais escondidos e, com isso, aprimorar a detecção precoce e o diagnóstico da infecção.
O parasita responsável pela esquistossomose passa por um ciclo de vida que envolve dois hospedeiros: primeiro, caramujos; depois, mamíferos como seres humanos, cães e camundongos. Ovos do verme presentes em água doce entram no organismo humano pela pele e, uma vez no corpo, podem circular amplamente, causando lesões em vários órgãos - entre eles fígado, intestino, bexiga e uretra.
Quando as larvas alcançam vasos sanguíneos que ligam o intestino ao fígado, elas amadurecem e se tornam vermes adultos. A seguir, esses vermes produzem ovos que são eliminados nas fezes quando a pessoa infectada evacua, mantendo o ciclo de transmissão.
Como o diagnóstico hoje costuma depender da identificação de ovos nas fezes, as fases iniciais da infecção geralmente passam despercebidas pelos médicos. Quando os ovos finalmente são encontrados, muitos pacientes já se encontram em um estágio avançado da doença.
Diante das baixas taxas de diagnóstico, autoridades de saúde pública normalmente fazem a administração em massa do medicamento praziquantel em populações de regiões afetadas. O problema é que o praziquantel não consegue eliminar vermes juvenis nas etapas iniciais da infecção, nem impede que ocorra reinfecção.
Nosso trabalho aponta um caminho direto para melhorar a detecção precoce e o diagnóstico: reconhecer, no sangue, as informações ocultas que indicam uma infecção ativa ainda no começo.
O organismo reage à esquistossomose com uma resposta imune que envolve diferentes tipos de células de defesa, além de anticorpos que miram especificamente moléculas secretadas pelo verme ou presentes no próprio verme e em seus ovos.
O estudo apresenta duas formas de rastrear características específicas desses anticorpos que sinalizam infecção precoce.
A primeira é um ensaio capaz de captar um perfil quantitativo e qualitativo da resposta imune - incluindo várias classes de anticorpos e atributos que determinam como eles se comunicam com outras células do sistema imune. Isso nos permitiu identificar aspectos particulares da resposta que separam pessoas não infectadas daquelas com doença em fase inicial e em fase tardia.
A segunda foi o desenvolvimento de uma nova estratégia de aprendizado de máquina que examina os anticorpos para reconhecer características latentes da resposta imune associadas ao estágio e à gravidade da doença.
Treinamos o modelo com dados de perfil imune de pessoas infectadas e não infectadas e, depois, avaliamos seu desempenho com dados que não haviam sido usados no treinamento e com dados provenientes de uma localização geográfica diferente. Assim, identificamos não apenas biomarcadores da doença, como também um possível mecanismo subjacente à infecção.
Por que isso importa
A esquistossomose é uma doença tropical negligenciada que atinge mais de 200 milhões de pessoas no mundo e causa 280.000 mortes por ano. Diagnosticar cedo pode aumentar a efetividade do tratamento e evitar que a doença evolua para quadros graves.
Além disso, ao contrário de muitos métodos de aprendizado de máquina que funcionam como caixas-pretas, nossa abordagem também é interpretável. Em outras palavras, ela pode ajudar a entender por que e como a doença se desenvolve - indo além de apenas apontar marcadores - e orientar estratégias futuras de diagnóstico e tratamento precoces.
O que ainda não se sabe
As assinaturas de infecção por esquistossomose que identificamos permanecem estáveis em duas regiões geográficas, em dois continentes. Pesquisas futuras podem investigar até que ponto esses biomarcadores se aplicam a outras populações.
Além disso, nosso estudo sugere um possível mecanismo por trás da progressão da doença. Observamos que uma resposta imune específica contra uma proteína determinada na superfície do verme indica um estágio intermediário de infecção.
Compreender como o sistema imune reage a esse antígeno pouco estudado pode contribuir para melhorar diagnóstico e tratamento.
O que vem a seguir
Além de aprofundar o entendimento de como o sistema imune reage a diferentes fases da infecção, nossos resultados destacam antígenos-chave que podem abrir caminho para desenvolver abordagens de diagnóstico e tratamento mais eficientes e de baixo custo.
Os próximos passos incluem levar essas estratégias de fato ao campo, para apoiar a detecção precoce e o manejo da doença.
O Research Brief é um resumo curto sobre pesquisas acadêmicas interessantes.
Trirupa Chakraborty, doutoranda em Biologia de Sistemas Integrativos, Universidade de Pittsburgh; Aniruddh Sarkar, professor assistente de Engenharia Biomédica, Instituto de Tecnologia da Geórgia; e Jishnu Das, professor assistente de Imunologia e Biologia Computacional e de Sistemas, Universidade de Pittsburgh
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.
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