Padrões de pacientes com infecções virais pandêmicas anteriores poderão auxiliar no tratamento do Sars-CoV-2
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Uma inteligência artificial (IA) desenvolvida por pesquisadores da The University of California, em San Diego (UC San Diego), mostrou-se capaz de prever o curso de infecções virais, incluindo o da covid-19, em pacientes individuais.
O algoritmo examina terabytes de dados de expressão gênica durante uma infecção viral para identificar padrões em pacientes que sofreram todos os tipos de infecção pandêmica, como a síndrome respiratória do Oriente Médio (Mers-CoV), síndrome respiratória aguda grave (Sars) ou gripe suína (H1N1).
Os padrões de expressão gênica associados às infecções virais pandêmicas fornecem um mapa para ajudar a definir as respostas imunológicas dos pacientes, medir a gravidade da doença, prever resultados e testar terapias para pandemias atuais e futuras. A utilidade da tecnologia foi testada usando tecidos pulmonares coletados em autópsias de pacientes falecidos com covid-19 e modelos animais da infecção.
“Essas assinaturas associadas à pandemia viral nos dizem como o sistema imunológico de uma pessoa responde a uma infecção viral e o quão grave ela pode se tornar; isso nos fornece um mapa de ação para essa e futuras pandemias”, declarou Pradipta Ghosh, professor de Medicina Celular e Molecular na UC San Diego, em release distribuído pela instituição.
Durante uma infecção causada por um vírus, o sistema imunológico libera pequenas proteínas chamadas citocinas no sangue, que são responsáveis por regular a resposta do organismo ao invasor. Quando existe uma liberação excessiva das proteínas, também conhecida como “tempestade de citocinas”, o sistema imunológico ataca de forma descontrolada tecidos saudáveis.
O fenômeno é apontado como uma das causas do aumento da gravidade e da mortalidade pelo coronavírus e outros vírus que causam inflamações no pulmão. A principal causa de morte em pacientes infectados por Sars-CoV-2 é a síndrome da deficiência respiratória grave, que conta com a contribuição de várias citocinas para seu desenvolvimento.
Os pesquisadores treinaram seu algoritmo a partir de dados de expressão gênica de pacientes de diferentes fontes públicas de dados, incluindo todo o RNA transcrito dos pacientes, bem como detectados em vários tecidos ou amostras de sangue.
O estudo, publicado pelo EBioMedicine, pertencente ao The Lancet, identificou um conjunto de 166 genes que revela como o sistema imunológico humano responde a infecções virais, e outro grupo composto de 20 genes que podem prever a gravidade da doença de um paciente, por exemplo, se houver necessidade futura de hospitalização ou respiradores artificiais.
Cada vez que um novo conjunto de dados de pacientes com covid-19 ficava disponível, a equipe o testava em seu modelo. Os pesquisadores notaram os mesmos padrões de expressão de genes de assinatura todas as vezes.
Ao examinar a origem e a função desses genes no primeiro conjunto de genes característicos, os pesquisadores descobriram que as células alveolares de nossos pulmões, que normalmente são projetadas para permitir a troca gasosa e a oxigenação de nosso sangue, são uma das principais fontes da tempestade de citocinas. Essas células, portanto, seriam a origem da resposta imunológica exagerada.
Os pesquisadores acreditam que essas informações podem ajudar a orientar os tratamentos para pacientes que experimentam uma tempestade de citocinas, fornecendo alvos celulares e referências para medir a melhora.
Fonte: Universidade da Califórnia San Diego, The Lancet.
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