É possível prever o risco de demência de Alzheimer através de informações demográficas?
Parece que sim! Usando informações demográficas, resultados de imagem cerebral e biomarcadores genéticos, pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial (IA) que pode ajudar a fornecer às pessoas que se voluntariam para estudos de envelhecimento informações sobre o risco que cada um possui de desenvolver demência de Alzheimer (DA).
Acesse o link abaixo para calcular o risco: https://alzheimerdementiacalculator.wustl.edu/Survey/PatientSurvey
O algoritmo, da Knight ADRC, fornece detalhes para pesquisadores e indivíduos que desejam aprender mais sobre o risco de DA. Por exemplo, uma mulher de 69 anos que foi para a faculdade e teve um pai com DA tem cerca de 6% de risco de desenvolver os primeiros sintomas nos próximos cinco anos. Isso, é claro, significa que ela também tem 94% de chance de não desenvolver demência nos próximos cinco anos.
O algoritmo incorpora resultados de varredura PET amilóide e volumes do hipocampo cerebral - um hipocampo menor geralmente sugere um risco aumentado de danos relacionados à demência de Alzheimer - para mostrar como o risco muda quando tais informações extras são conhecidas. Se essa mesma mulher de 69 anos também tivesse uma tomografia PET revelando níveis elevados de amilóide e uma diminuição no volume hipocampal, seu risco aumentaria para cerca de 33%.
Se a mulher tivesse 85 anos em vez de 69, seu risco de desenvolver demência de Alzheimer nos próximos cinco anos subiria de 6% para cerca de 32%, mesmo sem saber nenhum resultado relacionado a biomarcadores. "Ainda, a idade é o maior fator de risco demográfico", disse Hartz.
Os pesquisadores também analisaram um gene conhecido por influenciar o risco de demência de Alzheimer. O risco aumenta significativamente dependendo do tipo de gene APOE que uma pessoa tem. Mas quando os pesquisadores incluíram o genótipo APOE em seu modelo, descobriram que ele não lhes dizia nada que os dados dos testes de imagem ainda não tivessem revelado. Isso é provável porque as alterações cerebrais vistas nos testes de imagem ocorrem em parte por causa do gene APOE.
Como os pesquisadores chegaram a este algoritmo?
"Milhares de adultos se voluntariaram para estudos em centros de pesquisa de Alzheimer em todo os EUA", disse a pesquisadora principal Sarah M. Hartz, MD, Ph.D., professora associada de psiquiatria.
"Eles passam por testes ano após ano, incluindo PET (tomografia por emissão de pósitrons) e ressonância magnética, coletas de sangue, testes cognitivos e punções lombares que medem proteínas no fluido espinhal. Esses estudos avançam na compreensão geral da doença de Alzheimer, mas dão aos participantes relativamente pouca informação sobre seu próprio risco."
Hartz e a co-investigadora principal Jessica Mozersky, Ph.D., professora assistente de medicina no Centro de Pesquisa em Bioética da universidade, examinaram os vários fatores que contribuem para a demência de Alzheimer e usaram essas informações para criar um algoritmo destinado a estimar o risco absoluto de um indivíduo de desenvolver sintomas precoces de DA. Eles desenvolveram o algoritmo para uso em um ensaio clínico para saber se poderiam ajudar os voluntários que participam de estudos de envelhecimento no Knight ADRC a entender melhor quais biomarcadores de doença eles podem ter e se os pesquisadores poderiam avaliar os resultados eventuais dos participantes.
Para saber mais:
Sarah M. Hartz et al, A flexible modeling approach for biomarker‐based computation of absolute risk of Alzheimer's disease dementia, Alzheimer's & Dementia (2022). DOI: 10.1002/alz.12781
