{"id":324518,"date":"2022-10-11T01:00:00","date_gmt":"2022-10-10T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/estrategias-de-tratamento-modulos-de-diagnostico-e-biomarcadores-em-vista\/"},"modified":"2022-10-11T01:00:00","modified_gmt":"2022-10-10T23:00:00","slug":"estrategias-de-tratamento-modulos-de-diagnostico-e-biomarcadores-em-vista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/estrategias-de-tratamento-modulos-de-diagnostico-e-biomarcadores-em-vista\/","title":{"rendered":"Estrat\u00e9gias de tratamento, m\u00f3dulos de diagn\u00f3stico e biomarcadores em vista"},"content":{"rendered":"<p><strong>A complexa patog\u00e9nese da esclerose m\u00faltipla (EM) oferece uma variedade de alvos para a interven\u00e7\u00e3o terap\u00eautica. Al\u00e9m disso, est\u00e1 a ser feita muita investiga\u00e7\u00e3o para se poder fazer o diagn\u00f3stico numa fase inicial. Isto porque o in\u00edcio da gest\u00e3o personalizada do tratamento poderia reduzir significativamente a carga da doen\u00e7a das pessoas afectadas. Aplicando intelig\u00eancia artificial e capturando biomarcadores eficazes, o objectivo poderia estar ao alcance da m\u00e3o.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>A esclerose m\u00faltipla (EM) continua a ser a causa mais comum de incapacidade neurol\u00f3gica n\u00e3o-traum\u00e1tica em adultos jovens. Felizmente, a descoberta de terapias modificadoras de doen\u00e7as (DMT) altamente eficazes nas \u00faltimas duas d\u00e9cadas mudou drasticamente as perspectivas para as pessoas com EM. No entanto, a medi\u00e7\u00e3o dos resultados dos cuidados de sa\u00fade \u00e9 um desafio. Os resultados relatados pelos m\u00e9dicos n\u00e3o correspondem frequentemente \u00e0s expectativas dos doentes com EM, uma vez que algumas das suas queixas n\u00e3o s\u00e3o registadas por exames neurol\u00f3gicos de rotina. Isto leva a mal-entendidos. Por outro lado, os m\u00e9dicos s\u00e3o confrontados com leituras que n\u00e3o reflectem de forma \u00f3ptima o desenvolvimento da doen\u00e7a de EM. Um exemplo ilustrativo \u00e9 a escala EDSS cl\u00ednica comummente utilizada. Nos \u00faltimos anos, os resultados de uma interven\u00e7\u00e3o cl\u00ednica utilizando resultados comunicados pelos pacientes (PROs) t\u00eam-se tornado cada vez mais importantes. As ORP s\u00e3o recolhidas directamente dos pacientes e incluem sintomas, fun\u00e7\u00e3o, estado de sa\u00fade e qualidade de vida relacionada com a sa\u00fade. No entanto, ainda n\u00e3o existem directrizes para a valida\u00e7\u00e3o das ORP. O objectivo \u00e9 mudar isto num futuro pr\u00f3ximo [1].<\/p>\n<h2 id=\"a-inteligencia-artificial-apoia-a-medicina-personalizada\">A intelig\u00eancia artificial apoia a medicina personalizada<\/h2>\n<p>O diagn\u00f3stico e a quantifica\u00e7\u00e3o da carga da doen\u00e7a na EM t\u00eam-se baseado tradicionalmente no reconhecimento de padr\u00f5es visuais por cl\u00ednicos experientes. Dada a quantidade de dados cient\u00edficos, a heterogeneidade dos cursos da doen\u00e7a e o amplo espectro terap\u00eautico, foram feitos grandes esfor\u00e7os para aplicar a intelig\u00eancia artificial (IA) \u00e0 EM. Os m\u00e9todos de aprendizagem mec\u00e2nica (ML) analisam os dados para obter padr\u00f5es de decis\u00e3o, enquanto as ferramentas de aprendizagem profunda (DL) realizam a selec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica das melhores caracter\u00edsticas de resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Estas duas abordagens beneficiam principalmente de grandes conjuntos de dados e s\u00e3o por isso \u00fateis para estudos multic\u00eantricos e para ensaios cl\u00ednicos em grande escala. Os algoritmos ML e DL s\u00e3o capazes de automatizar tarefas repetitivas, analisar mais dados em menos tempo e alcan\u00e7ar maior precis\u00e3o e reprodutibilidade do que a contraparte humana. A aplica\u00e7\u00e3o de IA produziu resultados promissores no campo da imagiologia m\u00e9dica (especialmente RM), permitindo a segmenta\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de les\u00f5es e tecidos, classifica\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as e s\u00edntese de contrastes a partir de sequ\u00eancias alargadas. Tal abordagem \u00e9 tamb\u00e9m adequada para o mundo em evolu\u00e7\u00e3o dos &#8220;\u00f3mica&#8221;, onde a an\u00e1lise de grandes quantidades de dados provenientes de um \u00fanico doente \u00e9 central para a medicina personalizada [2].<\/p>\n<h2 id=\"biomarcadores-alvo\">Biomarcadores-alvo<\/h2>\n<p>A neurodegenera\u00e7\u00e3o e a activa\u00e7\u00e3o astroc\u00edtica s\u00e3o caracter\u00edsticas patol\u00f3gicas da esclerose m\u00faltipla progressiva e podem ser quantificadas utilizando a cadeia ligeira do neurofilamento s\u00e9rico (sNfL) e a prote\u00edna glial fibril\u00e1ria \u00e1cida (sGFAP). Por conseguinte, sNfL e sGFAP foram investigados mais aprofundadamente como instrumentos para estratificar os pacientes com EM progressiva com base na progress\u00e3o e estado de actividade da doen\u00e7a [3]. Para este efeito, os valores sNfL e sGFAP foram analisados em 259 pacientes no prazo de seis meses ap\u00f3s a primeira EDSS confirmada \u22653 como linha de base. Os doentes progressivos foram classificados como activos\/n\u00e3o activos com base em novas les\u00f5es ou reca\u00eddas do c\u00e9rebro\/medula espinal nos dois anos anteriores \u00e0 linha de base ou durante o acompanhamento. Foi demonstrado que o sNfL foi mais elevado em doentes com actividade progressiva com doen\u00e7a nos primeiros dois anos de seguimento e ao longo do per\u00edodo de seguimento dispon\u00edvel. Os n\u00edveis de base sGFAP foram positivamente associados a um maior risco de progress\u00e3o da doen\u00e7a confirmado aos seis meses. Esta rela\u00e7\u00e3o foi mais pronunciada em doentes com baixo sNfL. Elevados n\u00edveis de sNfL foram associados \u00e0 futura deteriora\u00e7\u00e3o cognitiva. Em suma, foi demonstrado que n\u00edveis mais elevados de sGFAP eram um indicador de progress\u00e3o, enquanto que o sNfL reflectia a actividade aguda da doen\u00e7a na coorte progressiva da EM. Assim, os n\u00edveis sGFAP e sNfL poderiam ser utilizados para estratificar pacientes com EM progressiva para inclus\u00e3o em estudos de investiga\u00e7\u00e3o cl\u00ednica e ensaios cl\u00ednicos.<\/p>\n<p>\n<em>Congresso:&nbsp;8\u00ba Congresso da Academia Europeia de Neurologia (EAN)<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Literatura:<\/p>\n<ol>\n<li>Pote C: As pessoas com EM est\u00e3o no centro: Estrat\u00e9gias para implementar resultados anal\u00f3gicos e digitais relatados pelos pacientes na pr\u00e1tica de rotina. EAN\/ECTRIMS: Avan\u00e7os cient\u00edficos para a transi\u00e7\u00e3o imediata para a pr\u00e1tica cl\u00ednica na esclerose m\u00faltipla. SYMP02-1. Congresso EAN 2022.<\/li>\n<li>Rocca M: Diagn\u00f3stico de IA e EM e diagn\u00f3stico diferencial. Aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial \u00e0 RM na Esclerose M\u00faltipla: do diagn\u00f3stico ao progn\u00f3stico e monitoriza\u00e7\u00e3o. FW08-2. Congresso EAN 2022.<\/li>\n<li>Barro C, et al: Serum Glial Fibrillary Acidic Protein: A Biomarker of Disease Progression in Multiple Sclerosis. Apresenta\u00e7\u00e3o oral. OPR-136 EAN Congress 2022.<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>InFo NEUROLOGIA &amp; PSYCHIATRY 2022, 20(4): 36<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A complexa patog\u00e9nese da esclerose m\u00faltipla (EM) oferece uma variedade de alvos para a interven\u00e7\u00e3o terap\u00eautica. 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