O Parkinson é a segunda condição neurodegenerativa mais comum após a doença de Alzheimer, e os casos estão crescendo mais rapidamente do que outras condições neurológicas. Atualmente, o Parkinson é diagnosticado com base nos sintomas, histórico médico e exame físico. Recentemente, pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) que pode prever sinais de Parkinson a partir de amostras de sangue de pacientes até 15 anos antes do início dos sintomas.
Usando uma ferramenta de IA chamada CRANK-MS, os pesquisadores identificaram combinações de metabólitos exclusivas dos participantes que desenvolveram Parkinson. Eles identificaram 96% das pessoas que desenvolveram casos de Parkinson em 15 anos apenas com essas combinações. Os pesquisadores observaram que sua nova ferramenta era mais precisa no diagnóstico de Parkinson do que as avaliações clínicas existentes por especialistas em distúrbios do movimento, que têm uma precisão de 80%.
Embora os resultados sejam empolgantes, segundo especialistas é necessário cautela. Confirmar esses achados em coortes maiores é crucial antes que a ferramenta possa ser amplamente utilizado na prática clínica. Além disso, embora o CRANK-MS esteja disponível publicamente, profissionais da saúde devem se familiarizar com seu uso e interpretação de dados.
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Bibliografia consultada:
Zhang JD; et al. Interpretable Machine Learning on Metabolomics Data Reveals Biomarkers for Parkinson’s Disease. American Chemical Society, 2023.
Disponpivel em Medical News Today. Traduzido e adaptado por Magistral Guide.