.
Testar se um novo medicamento afeta a progressão da doença de Parkinson leva anos, em parte porque a doença geralmente avança muito lentamente. Muitos pacientes de Parkinson não apresentam nenhum agravamento de seus sintomas ao longo de um ensaio clínico típico, mesmo sem tratamento.
Agora, os cientistas da Scripps Research desenvolveram uma ferramenta que analisa os dados genéticos e clínicos dos pacientes com doença de Parkinson para prever quem tem maior probabilidade de progredir rapidamente. A abordagem, descrita em npj Doença de Parkinsonpermitirá que os pesquisadores clínicos selecionem os pacientes de maior risco e projetem ensaios mais curtos e mais poderosos para avaliar as drogas de Parkinson, dizem eles.
“Se os médicos puderem se inscrever em ensaios apenas os pacientes com previsão de progresso, eles podem obter resultados muito mais rápidos e avançar nesse campo mais rapidamente”, diz o autor sênior Ali Torkamani, PhD, professor e diretor de Genomics and Genome Informatics no Scripps. Instituto Translacional de Pesquisa.
A doença de Parkinson é um distúrbio progressivo do sistema nervoso e afeta cerca de um milhão de pessoas nos Estados Unidos. Os primeiros sintomas geralmente são tremores quase imperceptíveis e, ao longo de muitos anos, a doença progride, acabando por afetar o movimento, a postura, as expressões faciais, a fala e a alimentação, além de causar dor e demência. No entanto, a ordem e a velocidade com que esses sintomas pioram variam muito entre as pessoas. Ao longo de um único ano, por exemplo, muitos pacientes não pioram, tornando difícil e demorado estudar a eficácia dos medicamentos em retardar essa progressão.
Torkamani, juntamente com colegas e colaboradores da Scripps Research na Takeda – que estão desenvolvendo tratamentos de investigação para a doença de Parkinson – decidiram prever melhor essa progressão de curto prazo em pacientes considerados para inclusão em estudos clínicos para retardar esta doença. Eles analisaram a progressão ao longo de 12, 24 e 36 meses de pacientes inscritos em duas coortes existentes – a Iniciativa de Marcadores de Progressão de Parkinson e o Programa de Biomarcadores da Doença de Parkinson. Ao todo, a equipe usou dados, incluindo genética, informações de exames clínicos, exames cerebrais e tratamentos, em 879 pacientes.
No geral, 529 pacientes foram considerados “progressores” nos primeiros 12 meses do estudo, com piora significativa dos sintomas, enquanto 350 foram agrupados como “não-progressores”. O grupo de Torkamani usou uma abordagem de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo que pudesse prever, com 77% de precisão, a qual grupo os pacientes pertenciam.
“Este modelo funcionou combinando diferentes aspectos do perfil abrangente de doenças”, diz Torkamani. “Os fatores de risco genéticos foram o preditor mais poderoso, mas outros fatores também foram importantes para incluir”.
Alguns dos sinais mais fortes, diz ele, incluíam se um paciente tinha uma mutação no LRRK2 – esse conhecido fator de risco para a doença de Parkinson torna os pacientes mais propensos a desenvolver a doença de início precoce, mas seus sintomas progridem mais lentamente.
Por enquanto, o modelo não tem valor clínico para pacientes individuais, já que não há medicamentos que demonstrem retardar a progressão do Parkinson. No entanto, os pesquisadores esperam que poder escolher “progressores” para ensaios clínicos torne mais fácil e rápido identificar esses tipos de drogas à medida que o campo avança.
“No momento, esses ensaios clínicos são grandes e tendem a levar de dois a três anos”, diz Torkamani. “Esperamos capacitar testes menores que estão na ordem de um ano”.
Os cientistas da Scripps Research também planejam expandir seu modelo para tentar prever outros aspectos do Parkinson. Por exemplo, os marcadores genéticos podem prever quais pacientes de Parkinson desenvolverão psicose ou depressão? A mesma abordagem que eles adotaram no estudo atual – integrando informações clínicas e genéticas – também pode ser útil na análise da progressão de outros distúrbios do neurodesenvolvimento.
Este trabalho foi financiado pelo Takeda Development Center Americas, Inc., e pelos National Institutes of Health (R01HG010881).
.
