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Pesquisadores da Escola de Medicina Icahn em Mount Sinai, em Nova York, identificaram 35 genes que são particularmente altamente expressos em pessoas com doença de Lyme de longo prazo. Esses genes poderiam ser usados como biomarcadores para diagnosticar pacientes com a doença, que de outra forma é difícil de diagnosticar e tratar.
As descobertas, publicadas em 15 de novembro na revista Cell Reports Medicine, também pode levar a novos alvos terapêuticos. O estudo é o primeiro a usar transcriptômica como um exame de sangue para medir os níveis de RNA em pacientes com doença de Lyme de longo prazo.
A doença de Lyme é uma doença transmitida por carrapatos que não é bem compreendida. Aproximadamente 30.000 casos diagnosticados são relatados ao CDC a cada ano, mas o número real estimado está próximo de 476.000 casos, acarretando um custo anual de saúde de cerca de US$ 1 bilhão nos Estados Unidos. Embora a maioria dos pacientes seja diagnosticada e tratada com antibióticos nos estágios iniciais da doença de Lyme, cerca de 20% dos pacientes desenvolvem complicações de longo prazo, que podem incluir artrite, sintomas neurológicos e/ou problemas cardíacos.
“Queríamos entender se existe uma resposta imune específica que pode ser detectada no sangue de pacientes com doença de Lyme de longo prazo para desenvolver melhores diagnósticos para esta doença debilitante. Ainda permanece uma necessidade crítica não atendida, já que esta doença costuma ser não diagnosticados ou mal diagnosticados”, disse Avi Ma’ayan, PhD, professor de ciências farmacológicas e diretor do Mount Sinai Center for Bioinformatics em Icahn Mount Sinai, e autor sênior do artigo. “Não se sabe o suficiente sobre os mecanismos moleculares da doença de Lyme a longo prazo.”
Como parte do estudo, o sequenciamento de RNA foi realizado usando amostras de sangue de 152 pacientes com sintomas de doença de Lyme pós-tratamento para medir sua resposta imune. Combinados com dados de sequenciamento de RNA de 72 pacientes com doença de Lyme aguda e 44 controles não infectados, os pesquisadores observaram diferenças na expressão gênica e descobriram que a maioria dos pacientes com doença de Lyme pós-tratamento apresentava uma assinatura inflamatória distinta em comparação com o grupo de doença de Lyme aguda.
Além disso, ao analisar os genes expressos diferencialmente neste estudo, juntamente com os genes expressos diferencialmente devido a outras infecções de outros estudos publicados, os pesquisadores identificaram um subconjunto de genes altamente expressos, que não foram previamente estabelecidos para este Lyme- resposta inflamatória associada.
Usando um tipo de inteligência artificial chamado aprendizado de máquina, os pesquisadores reduziram ainda mais o grupo de genes para estabelecer um conjunto de biomarcadores de mRNA capaz de distinguir pacientes saudáveis daqueles com doença de Lyme aguda ou pós-tratamento. Um painel de genes que mede a expressão dos genes identificados pelos investigadores pode ser desenvolvido como um diagnóstico para testar Lyme.
“Não devemos subestimar o valor do uso de tecnologias ômicas, incluindo transcriptômica, para medir os níveis de RNA para detectar a presença de muitas doenças complexas, como a doença de Lyme. Um diagnóstico para a doença de Lyme pode não ser uma panacéia, mas pode representar um progresso significativo em direção a uma diagnóstico confiável e, como resultado, um tratamento potencialmente melhor para esta doença”, disse o Dr. Ma’ayan.
Em seguida, os pesquisadores planejam repetir o estudo usando dados de transcriptômica de célula única e sangue total, aplicar a abordagem de aprendizado de máquina a outras doenças complexas difíceis de diagnosticar, desenvolver o painel genético de diagnóstico e testá-lo em amostras de pacientes.
O projeto foi parcialmente financiado por fundos da Cohen Lyme & Tickborne Disease Initiative e National Institutes of Health conceder P30AR070254.
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