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Uma equipe de pesquisadores mapeou quase 6.000 proteínas de diferentes tipos de células do olho, analisando pequenas gotas de fluido ocular que são rotineiramente removidas durante a cirurgia. Reportagem de 19 de outubro no jornal Célula, os pesquisadores usaram um modelo de IA para criar um “relógio proteômico” a partir desses dados que pode prever a idade de uma pessoa saudável com base em seu perfil proteico. O relógio revelou que doenças como a retinopatia diabética e a uveíte causam envelhecimento acelerado em tipos específicos de células. Surpreendentemente, os investigadores também detectaram proteínas associadas à doença de Parkinson no fluido ocular, o que, segundo eles, poderia oferecer um caminho para diagnósticos precoces de Parkinson.
“O que é surpreendente no olho é que podemos olhar para dentro e ver doenças acontecendo em tempo real”, diz o autor sênior Vinit Mahajan, cirurgião e professor de oftalmologia na Universidade de Stanford. “Nosso foco principal foi conectar essas mudanças anatômicas ao que está acontecendo em nível molecular dentro dos olhos de nossos pacientes”.
O olho é um órgão difícil de coletar amostras em pacientes vivos porque, assim como o cérebro, não é regenerativo e a realização de uma biópsia de tecido causaria danos irreparáveis. Um método alternativo é usar biópsias líquidas – amostras de fluido retiradas próximas às células ou tecidos de interesse. Embora as biópsias líquidas possam fornecer um instantâneo de quais proteínas estão presentes na região de interesse, até agora elas têm sido limitadas em sua capacidade de medir um grande número de proteínas dentro de pequenos volumes de fluido, e também são incapazes de fornecer informações sobre quais as células produziam quais proteínas, o que é importante para o diagnóstico e tratamento de doenças.
Para mapear a produção de proteínas por diferentes tipos de células do olho, a equipe de Mahajan usou um método de alta resolução para caracterizar proteínas em 120 biópsias líquidas retiradas do humor aquoso ou vítreo de pacientes submetidos a cirurgia ocular. Ao todo, identificaram 5.953 proteínas – dez vezes o número de proteínas anteriormente caracterizadas em estudos semelhantes. Usando uma ferramenta de software chamada TEMPO, os pesquisadores conseguiram rastrear cada proteína até tipos de células específicos.
Para investigar a relação entre doenças e envelhecimento molecular, os pesquisadores construíram um modelo de aprendizado de máquina de IA que pode prever a idade molecular do olho com base em um subconjunto de 26 proteínas. O modelo foi capaz de prever com precisão a idade dos olhos saudáveis, mas mostrou que as doenças estavam associadas ao envelhecimento molecular significativo. Para a retinopatia diabética, o grau de envelhecimento aumentou com a progressão da doença e este envelhecimento foi acelerado em até 30 anos para indivíduos com retinopatia diabética grave (proliferativa). Estes sinais de envelhecimento eram por vezes observáveis antes de o paciente apresentar sintomas clínicos da doença subjacente e persistiam em pacientes que tinham sido tratados com sucesso.
Os pesquisadores também detectaram várias proteínas associadas à doença de Parkinson. Essas proteínas são geralmente identificadas post-mortem e os métodos diagnósticos atuais não são capazes de testá-las, o que é um dos motivos pelos quais o diagnóstico de Parkinson é tão difícil. A triagem desses marcadores no fluido ocular poderia permitir o diagnóstico precoce da doença de Parkinson e o monitoramento terapêutico posterior.
Os autores dizem que estes resultados sugerem que o envelhecimento pode ser específico de órgãos ou mesmo células, o que poderia gerar avanços na medicina de precisão e no desenho de ensaios clínicos. “Essas descobertas demonstram que nossos órgãos envelhecem em ritmos diferentes”, diz o primeiro autor e oftalmologista Julian Wolf, da Universidade de Stanford. “O uso de medicamentos antienvelhecimento direcionados pode ser o próximo passo na medicina preventiva e de precisão”.
“Se vamos usar terapias moleculares, deveríamos caracterizar as moléculas em nossos pacientes”, diz Mahajan. “Acho que reclassificar os pacientes com base em seus padrões moleculares e nas células que estão sendo afetadas pode realmente melhorar os ensaios clínicos, a seleção de medicamentos e os resultados dos medicamentos”.
Em seguida, os pesquisadores planejam caracterizar amostras de um número maior de pacientes e de uma gama mais ampla de doenças oculares. Eles também dizem que seu método poderia ser usado para caracterizar outros tecidos de difícil amostragem. Por exemplo, biópsias líquidas do líquido cefalorraquidiano poderiam ser usadas para estudar ou diagnosticar o cérebro, o líquido sinovial poderia ser usado para estudar as articulações e a urina poderia ser usada para estudar os rins.
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