Cercetătorii au dezvoltat modele inteligente care ar putea ajuta la diagnosticarea mai timpurie a sclerozei laterale amiotrofice (SLA) prin biomarkeri din sânge. Modelele au potenţialul de a scurta timpul până la stabilirea diagnosticului de SLA, de a evalua severitatea bolii şi de a identifica posibile ţinte terapeutice.
Diagnosticarea rapidă a bolilor neurodegenerative rămâne o provocare majoră, mai ales atunci când simptomele timpurii sunt nespecifice şi se suprapun cu alte afecţiuni. Noi abordări care folosesc analize de sânge şi metode informatice avansate ar putea ajuta medicii să recunoască mai devreme aceste boli şi să estimeze mai bine evoluţia lor.
Cercetători de la Michigan Medicine au identificat, cu ajutorul unor modele de învăţare automată, o posibilă metodă de diagnostic precoce al sclerozei laterale amiotrofice pe baza unei probe de sânge, potrivit unui studiu publicat în recent în revista Nature Communications.
Modelele analizează sângele pentru biomarkeri prin expresia genelor, folosind secvenţiere ARN, cu scopul de a detecta prezenţa SLA. Aceeaşi abordare are potenţialul de a anticipa severitatea bolii şi durata de supravieţuire a pacienţilor cu această afecţiune neurodegenerativă.
Autorii subliniază că rezultatele oferă oportunitatea de a diagnostica SLA mai devreme, ceea ce ar putea permite accesul pacienţilor la tratamente şi studii clinice la care altfel nu ar fi eligibili din cauza stadiului avansat al bolii.
În prezent, pacienţii cu SLA supravieţuiesc, de regulă, între doi şi patru ani după diagnostic. Totuşi, boala este dificil de recunoscut, mai ales în fazele iniţiale, deoarece multe dintre simptomele precoce se pot confunda cu alte probleme neurologice mai frecvente. Din acest motiv, obţinerea unui diagnostic oficial poate dura peste un an, iar pacienţii pot fi supuşi unor investigaţii şi proceduri inutile.
În loc să caute un singur biomarker specific SLA, echipa de la Michigan Medicine a dezvoltat un clasificator genetic capabil să identifice mai mulţi biomarkeri ai bolii, cu scopul de a grăbi diagnosticul. Instrumentul folosit, denumit set de biomarkeri de expresie genetică, este utilizat în mod curent în oncologie, de exemplu în diagnosticarea cancerului de sân şi clasificarea subtipurilor tumorale.
Cercetătorii au identificat peste 2.500 de gene care prezintă expresie diferită la pacienţii cu SLA faţă de grupul de control, multe dintre ele fiind asociate cu sistemul imunitar. Datele au fost introduse într-un model de învăţare automată de tip XGBoost, antrenat să estimeze prezenţa SLA. După restrângerea combinaţiei de biomarkeri la seturi cuprinse între 27 şi 46 de gene, modelul a prezis SLA cu o acurateţe de până la 91%.
Potrivit autorilor, modelul a fost testat atât pe probe biologice recoltate de la pacienţii incluşi în studiu, cât şi pe date din alte cercetări, şi a obţinut rezultate mai bune decât metodele anterioare de identificare a unei semnături de biomarkeri pentru SLA.
Ulterior, echipa a dezvoltat încă două seturi de biomarkeri, utilizând alte modele de învăţare automată, pentru a estima supravieţuirea în SLA. De această dată, pe lângă nivelurile de expresie genetică, au fost incluse şi informaţii clinice, ceea ce a permis o diferenţiere mai bună între cazurile cu supravieţuire scurtă, intermediară şi lungă.
Cercetări anterioare au asociat nivelurile proteinelor numite lanţuri uşoare de neurofilamente (NfL), un indicator al leziunilor neuronale, cu progresia bolii, însă autorii studiului notează că NfL este crescut şi în alte boli neurodegenerative, precum Alzheimer, Parkinson şi scleroza multiplă, ceea ce îi limitează specificitatea.
Analiza a evidenţiat şi existenţa unor „gene specifice” în sângele persoanelor cu SLA, care împărtăşesc caracteristici cu neuronii motori din măduva spinării, cei afectaţi în principal de boală. Folosind aceste gene caracteristice, cercetătorii au identificat opt medicamente cu un potenţial rol terapeutic în SLA.
Unele dintre aceste medicamente, cum sunt antipsihoticul trifluoperazină şi inhibitorul BTK ibrutinib, au fost deja investigate în studii anterioare ca posibile opţiuni terapeutice pentru SLA.
În prezent, nu există niciun biomarker dezvoltat clinic pentru prognosticul SLA. Autorii subliniază că este nevoie de cercetări suplimentare pentru a confirma utilitatea modelului în creşterea acurateţii diagnosticului şi scurtarea timpului până la diagnostic, şi validarea rezultatelor privind potenţialele ţinte medicamentoase înainte ca ele să poată fi aplicate în practica clinică.
