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Novos exames de sangue apontam para ganho de peso e risco de diabetes

Publicado em 05 março 2020

Pesquisadores da Universidade de Campinas (UNICAMP), no estado de São Paulo, no Brasil, desenvolveram um programa de computador que analisa moléculas no plasma para procurar biomarcadores para identificar indivíduos que correm o risco de ficar acima do peso e sofrer de doenças relacionadas à obesidade .

O projeto foi apoiado pela FAPESP. O pesquisador principal é o professor Rodrigo Ramos Catharino, chefe do laboratório inovador de biomarcadores da UNICAMP. Os resultados estão descritos em Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.

"O teste tem 90% de precisão para detectar se o indivíduo ganhará peso sem nenhuma forma de intervenção", disse Catharino à AGENCIA FAPESP. "Também indica se existe risco de diabetes, pressão alta e dislipidemia [níveis anormalmente elevados de gordura no sangue]. Esta é uma ferramenta importante porque os profissionais de saúde podem usá-la para sugerir mudanças no estilo de vida antes que surjam problemas. . "

O teste consiste na análise por espectrômetro de massa para detectar todos os metabólitos presentes no sangue de um paciente e gerar uma visão geral de vários processos metabólicos no corpo. Os dados obtidos por espectrometria de massa foram processados ??por novo software.

O programa, em colaboração com o pesquisador Luiz Cláudio Navarro, faz parte da pesquisa da Dra. Flávia Luísa Dias-Audibert. O consultor de tese de Dias-Audibert é o professor Anderson Rezende Rocha, do Instituto de Ciência da Computação da UNICAMP.

A equipe é apoiada pelo Centro de Pesquisa em Obesidade e Comorbidade (OCRC), um centro financiado pela FAPESP e patrocinado pelo Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão da UNICAMP (RIDC).

"O programa rastreia cinco metabólitos de amostras de sangue, que têm o papel de biomarcadores para prever o ganho de peso", disse Catarino, "quando um desses biomarcadores está presente na amostra". Às vezes, se um paciente é obeso, ele ou ela tende a desenvolver diabetes ".

Esses arquivos de software são de código aberto e podem ser baixados gratuitamente da Internet. Segundo Catharino, qualquer serviço de saúde que possa usar um espectrômetro de massa pode aplicar o método.

"Mesmo para o SUS (Sistema Nacional de Saúde), essa tecnologia é barata e acessível. Tudo o que você precisa é de um espectrômetro de massa para uma rede de hospitais e ambulatórios".

Aprendizado de máquina

A metodologia desenvolvida pela UNICAMP combina metabolômica (análise de todos os metabólitos em amostras biológicas) com aprendizado de máquina (uma sub-disciplina da inteligência artificial). Os pesquisadores usam dados obtidos a partir da análise de amostras de sangue fornecidas por 180 pessoas para "ensinar" o programa a identificar padrões relacionados ao ganho de peso.

Metade dos voluntários incluídos no estudo estavam dentro da faixa do índice de massa corporal considerado saudável (IMC), enquanto o restante apresentava sobrepeso ou obesidade em graus variados.

"Todos os participantes eram antropométricos [peso, altura e peso] e também preencheram um questionário sobre a história familiar de doenças crônicas e idade e sexo". Outros o validam comparando seus resultados com seu histórico antropométrico e de saúde. A parte do treinamento usa algoritmos aleatórios de aprendizado de máquina na floresta ".

Os pesquisadores descobriram que 18 metabólitos podem ser usados ??como biomarcadores para processos metabólicos relacionados ao acúmulo de gordura, e 5 deles têm o potencial de prever ganho de peso.

"A prostaglandina B2 e o carboxyleucotrieno B4 são metabólitos do ácido araquidônico (um ácido graxo da família ômega-6). Eles são conhecidos por participar do processo inflamatório, recrutar células para os locais de inflamação e produzir espécies reativas de oxigênio (em excesso). Pode prejudicar a função celular) ", disse Dias-Audibert. "As outras duas moléculas que identificamos são succinato de arginina e di-hidrobiopterina, que estão envolvidas no ciclo do óxido nítrico e podem ser consideradas sinais de produção de radicais livres".

Segundo Dias-Audibert, a combinação desses biomarcadores sugere que o feedback sobre as respostas inflamatórias ocorre em indivíduos com sobrepeso. "Essa descoberta é consistente com vários estudos que descrevem a inflamação crônica de baixo grau como um dos processos prejudiciais ativos sob excesso de peso", disse ela.

Um quinto biomarcador que pode ser considerado ganho de peso é o ácido carboximetil-propil-furanpropiônico (CMPF), um metabólito associado à disfunção celular produtora de insulina no pâncreas e ao desenvolvimento de diabetes. "Dados os pacientes diabéticos no grupo de estudo, esse biomarcador pode ser o elo entre ganho de peso e diabetes", disse Dias-Audibert.