Os cientistas identificaram um conjunto de marcadores biológicos que podem melhorar significativamente a forma como as doenças gastrointestinais (DIG) são diagnosticadas e tratadas. Essas condições incluem câncer gástrico (GC), câncer colorretal (CRC) e doença inflamatória intestinal (DII).
As suas descobertas mostram que bactérias intestinais específicas e compostos químicos, conhecidos como metabolitos, estão intimamente ligados a cada doença. Isso aumenta as chances de diagnosticar essas condições mais cedo e com procedimentos menos invasivos. Alguns destes marcadores podem até sinalizar risco de múltiplas doenças.
IA revela biomarcadores intestinais compartilhados entre doenças
Para descobrir esses padrões, os pesquisadores usaram aprendizado de máquina avançado e ferramentas baseadas em IA para analisar dados de microbioma e metaboloma de pacientes com GC, CRC e IBD. Ao comparar dados entre doenças, descobriram que os modelos treinados numa condição podiam muitas vezes prever marcadores para outra. Por exemplo, os modelos baseados em dados de GC foram capazes de identificar biomarcadores de DII, enquanto os modelos de CRC puderam prever com precisão marcadores relacionados a GC.
A pesquisa foi conduzida por uma equipe da Universidade de Birmingham Dubai (parte do programa Health Data Science MSc), Universidade de Birmingham, Birmingham, Reino Unido e University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust. Seus resultados são publicados Revista de Medicina Translacional.
O coautor principal, Dr. Animesh Acharjee, da Universidade de Birmingham, explicou: “Os métodos de diagnóstico atuais, como endoscopia e biópsia, são eficazes, mas invasivos, caros e às vezes podem não detectar doenças em um estágio inicial.
“Nossa análise oferece uma melhor compreensão dos mecanismos subjacentes que impulsionam a progressão da doença e identifica biomarcadores-chave para terapias direcionadas. Esses biomarcadores podem ajudar a identificar doenças mais cedo e com mais precisão, levando a tratamentos melhores e mais personalizados”.
Assinaturas intestinais específicas da doença e sobrepostas
O estudo também destacou padrões microbianos e metabólicos distintos para cada doença, com sobreposição significativa.
No GC são comumente encontradas bactérias dos grupos Firmicutes, Bacteroidetes e Actinobacteria. Os pesquisadores também observaram alterações em metabólitos como diidrouracil e taurina. Alguns destes marcadores também foram associados à DII, apontando para características biológicas partilhadas. No entanto, embora tenham sido úteis para detectar DII, foram menos eficazes para detectar CCR.
Para o CRC, os principais indicadores incluem bactérias como Fusobacterium e Enterococcus, juntamente com metabolitos como isoleucina e nicotinamida. Algumas delas também apareceram no GC, sugerindo que estas doenças podem compartilhar vias biológicas subjacentes.
Na DII, as bactérias da família Lachnospiraceae desempenham um papel importante com metabólitos como a urobilina e o glicerato. Notavelmente, alguns destes marcadores têm sido implicados em processos relacionados com o cancro, reforçando a noção de que estas condições estão interligadas.
Simulações mostram diferenças claras entre estados saudáveis e doentes
A equipe também simulou como os micróbios intestinais crescem e como os metabólitos fluem através dos sistemas biológicos. Estas simulações revelaram diferenças metabólicas claras entre indivíduos saudáveis e aqueles com doença, apoiando ainda mais o papel deste biomarcador no diagnóstico de doenças.
“A análise cruzada de doenças do nosso estudo enfatiza o potencial do uso de biomarcadores microbianos e metabólicos identificados em um GID para prever outro”, acrescentou o Dr. “Esta abordagem inovadora poderá levar ao desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico universais para revolucionar o diagnóstico e o tratamento de múltiplas condições gastrointestinais”.
Rumo a testes não invasivos e tratamento personalizado
Olhando para o futuro, os investigadores planeiam explorar como estas descobertas podem ser aplicadas em ambientes clínicos. Isto inclui o desenvolvimento de testes de diagnóstico não invasivos e terapias mais direcionadas baseadas em biomarcadores identificados.
Pretendem validar os seus modelos utilizando grupos de pacientes maiores e mais diversos, bem como investigar se estes biomarcadores podem ajudar a prever doenças adicionais relacionadas no futuro.
