Usando IA para combater a artrite reumatóide

Usando IA para combater a artrite reumatóide

Fan Zhang, PhD, vê a inteligência artificial como uma forma de encontrar uma forma eficaz de combater um inimigo intratável: a artrite reumatóide.

Zhang é professor assistente na Divisão de Reumatologia do Departamento de Medicina da Universidade do Colorado e também é afiliado ao Departamento de Informática Biomédica do Campus Médico Cu Anschutz. Recentemente, ela recebeu uma bolsa altamente competitiva da Arthritis Foundation para continuar seu trabalho no uso de IA para prever melhor o início da artrite reumatóide (AR) em certos pacientes, e um novo artigo documenta as últimas etapas de seu trabalho.

O foco da pesquisa de Zhang está no desenvolvimento de métodos que incorporem aprendizado de máquina computacional - usando algoritmos de dados e previsão - para estudar AR e outras doenças autoimunes, contando com conjuntos de dados clínicos e pré-clínicos de grande escala unicelulares. Este trabalho poderia promover intervenções direcionadas que poderiam prevenir a progressão da doença.

Pesquisas significativas foram feitas sobre como tratar um paciente depois que alguém é diagnosticado. No entanto, têm havido menos estudos para desenvolver estratégias de prevenção e compreender quais pessoas saudáveis ​​correm risco de desenvolver AR nos próximos anos. Isso é muito mais difícil. Por isso, concentramo-nos em melhorar a previsão de doenças e, em última análise, permitir a prevenção das doenças precoces. “

Fan Zhang, PhD, professor assistente da Divisão de Reumatologia do Departamento de Medicina da Universidade do Colorado

Unindo a ciência de dados à medicina translacional

A AR é uma doença autoimune crônica, o que significa que é um distúrbio no qual o sistema imunológico do corpo ataca erroneamente seus próprios tecidos saudáveis, causando inflamação. Embora a AR esteja frequentemente associada a inchaço, dor e rigidez nas articulações, ela pode afetar várias partes do corpo, incluindo o coração e os pulmões.

Estima-se que cerca de 18 milhões de pessoas vivam com AR em todo o mundo, 1,5 milhões das quais vivem nos Estados Unidos. Quase três vezes mais mulheres têm o transtorno do que homens.

Os tratamentos disponíveis podem reduzir a inflamação e proporcionar algum alívio, mas não existem tratamentos preventivos eficazes nem curas. A causa é incerta, embora a AR tenha sido associada a certos genes que podem ser desencadeados por vários fatores externos.

A pesquisa mostrou que muitas pessoas que desenvolvem sintomas de AR apresentam anormalidades imunológicas que podem ser detectadas mesmo que os exames de sangue apareçam anos antes dos sintomas. No entanto, a duração deste período “pré-clínico” sem sintomas pode variar amplamente e algumas pessoas com estas anomalias nunca desenvolvem a doença completa.

O que é necessário, diz Zhang, são formas mais precisas de prever quais pessoas com anomalias pré-clínicas – ou com histórico familiar de AR – irão progredir para a doença completa e com que rapidez.

Zhang descreve seu trabalho como uma “ponte” entre a ciência de dados e a medicina translacional.

“Nossa pesquisa é muito interdisciplinar”, diz Zhang. “Temos dados em grande escala de pacientes com doenças autoimunes, para que possamos aplicar nossas ferramentas de IA a diferentes grupos de pacientes.”

A equipe de Zhang analisa dados sobre genética, genômica, epigenética, proteínas e outros fatores de células individuais em diferentes pontos no tempo durante longos períodos de tempo - conhecido como sequenciamento multimodal unicelular. “Ao juntar tudo isso, podemos esperar identificar de forma mais robusta marcadores novos e mais precisos para previsão, combinados com características clínicas”, diz ela.

Mudanças imunológicas importantes

O estudo apresentado no novo trabalho de Zhang - "A imunofenotipagem profunda revela linfócitos ativados circulantes em pessoas em risco de artrite reumatóide", publicado em 17 de março no Journal of Clinical Investigation - ajudou a estabelecer as bases para sua próxima fase de pesquisa, apoiada por uma nova doação da Arthritis Foundation.

Com este novo financiamento, o laboratório de Zhang aplicará suas ferramentas computacionais avançadas a conjuntos de dados complexos coletados em um grande ensaio pré-clínico chamado Stopra. Isto, diz Zhang, fortalecerá sua colaboração com o reumatologista Kevin Deane, MD, PhD, à medida que eles comparam as pessoas que fizeram isso com aquelas que não o fizeram. O objetivo é determinar as alterações do sistema imunológico associadas à progressão da artrite de Rau pré-clínica para os sintomas.

Neste artigo, financiado por uma bolsa do National Institutes of Health, Zhang e seus colegas analisaram a expressão de RNA e proteínas nas células para comparar pessoas em risco de desenvolver AR com sintomas e pessoas saudáveis. Eles encontraram diferenças “significativas” em certos tipos de células imunológicas, particularmente na expansão de subtipos específicos de células T, no grupo de risco.

Estas células “poderiam ser um marcador promissor” do início da AR, diz Zhang, e poderiam levar a melhores estratégias de prevenção. Mas ela diz que isso “ainda está muito longe” e requer conjuntos de dados ainda maiores e geograficamente mais diversificados para determinar se os resultados que estão vendo se mantêm.

Zhang é o autor correspondente deste artigo; O pós-doutorado de seu laboratório, Jun Inamo, MD, PhD, é o primeiro autor; e Deane e outro colega de reumatologia, V. Michael Holers, MD, estão entre os co-autores seniores.

Zhang, que esteve na Cu Anschutz por pouco mais de três anos após uma bolsa de pós-doutorado na Harvard Medical School, diz que o campus Aurora é adequado para esse tipo de colaboração, “com todos os conhecimentos e recursos ao seu redor.

Fontes: