Como é feito o teste que identifica risco de diabetes


O teste pode ser feito com uma amostra de sangue, que deve ser analisada em um espectrômetro de massas. O equipamento revela todos os metabólitos presentes no fluido corporal. Esse conjunto de moléculas retrata os diversos processos metabólicos ativos no organismo.
Os dados obtidos por espectrometria podem então ser processados pelo software criado durante o doutorado de Flávia Luísa Dias-Audibert. O trabalho foi feito em parceria com o pesquisador Luiz Cláudio Navarro, orientando do professor Anderson Rezende Rocha no Instituto de Computação da Unicamp. O grupo contou com apoio do Centro de Pesquisa em Obesidade e Comorbidades (OCRC), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP na Unicamp.
“O programa busca a presença de cinco metabólitos que funcionam como biomarcadores com potencial de predizer o ganho de peso. Um deles, quando presente na amostra, indica que o paciente tende a desenvolver diabetes caso se torne obeso”, contou Catharino.
Os códigos do programa estão disponíveis para download gratuito. E qualquer centro de saúde que tenha acesso a um espectrômetro de massas pode fazer uso da metodologia.
“Trata-se de uma técnica barata e acessível até mesmo ao Sistema Único de Saúde. Basta um único espectrômetro de massas na rede, que pode atender a vários hospitais e ambulatórios”, disse o pesquisador.

Aprendizado de máquina

A metodologia desenvolvida combina ferramentas de metabolômica (estudo do conjunto de metabólitos em amostras biológicas) e inteligência artificial. Os pesquisadores usaram dados obtidos por meio da análise do plasma sanguíneo de 180 pessoas para “treinar” o programa de computador a reconhecer um padrão associado ao ganho de peso.
Metade dos voluntários incluídos no estudo era eutrófica (com índice de massa corporal dentro da faixa considerada normal). E os demais apresentavam grau variado de sobrepeso e obesidade.
“Todas essas pessoas passaram por análises antropométricas [medida de peso, altura e massa corporal] e responderam a um questionário com informações sobre idade, gênero e histórico familiar de doenças crônicas. Usamos parte dos pacientes para treinar o software e outra parte para validá-lo por meio da comparação de seus resultados com os dados antropométricos e o histórico de saúde. Para esse treinamento foi usado um algoritmo de aprendizado de máquina conhecido como Random Forest”, contou Catharino.
Ao todo, 18 metabólitos foram identificados como biomarcadores de processos metabólicos que favorecem o acúmulo de gordura no organismo. Desses, cinco apresentaram potencial de predizer o ganho de peso.
“A prostaglandina B2 e o carboxi-leucotrieno B4 são dois metabólitos do ácido araquidônico [ácido graxo da família do ômega-6] conhecidos por participar de processos inflamatórios, atuar no recrutamento de células para o sítio de inflamação e induzir a produção de espécies reativas de oxigênio [que em excesso prejudicam o funcionamento das células]”, contou Dias-Audibert.
A combinação desses biomarcadores sugere que, em indivíduos acima do peso, ocorre uma retroalimentação da cascata inflamatória no organismo. “Esse achado vai ao encontro de diversos estudos que descrevem a inflamação crônica de baixo grau como um dos processos deletérios ativos em uma condição de excesso de peso”, disse.
Outro biomarcador apontado como preditor foi o ácido carboxi-metil-propil-furano propanoico (CMPF), relacionado com disfunção nas células produtoras de insulina no pâncreas e com o desenvolvimento de diabetes.

Auxilio para profissionais

O programa também pode ser usado por profissionais de saúde para avaliar se o tratamento prescrito para reduzir o porcentual de gordura corporal está funcionando.
“Mesmo antes que o indivíduo perca peso é possível saber se a intervenção está dando resultado. Se os processos metabólicos que levam ao acúmulo de gordura forem interrompidos, a tendência é que esses 18 metabólitos que identificamos desapareçam do plasma sanguíneo”, afirmou.
*Agência Fapesp