A artrite reumatoide (AR) é uma condição inflamatória crônica das articulações cujas principais alterações a serem combatidas são a dor e a deformidade articular. Embora existam diferentes opções de tratamento, a resposta dos pacientes não é uniforme, havendo mesmo aqueles que não respondem a qualquer das terapias disponíveis (5 a 20%).
A novidade é que pesquisadores da Queen Mary University of London anunciaram que estão desenvolvendo uma ferramenta capaz de prever a resposta individual dos portadores de AR ao tratamento. A publicação em Nature Medicine conta que o estudo é continuação de um trabalho publicado na The Lancet em 2021.
Nele, a equipe fez biópsia em 164 portadores de AR para avaliar a resposta ao tratamento com rituximabe ou tocilizumabe. O esforço revelou que pacientes com baixa assinatura molecular de células B sinoviais possuem resposta de apenas 12% ao rituximabe, enquanto 50% responderam ao tocilizumabe. Já quando os pacientes tinham altos níveis dessa assinatura genética de células B sinoviais, as duas drogas eram igualmente eficazes.
O novo estudo foi mais a fundo no mesmo modelo e investigou 1.277 genes associados à não resposta a qualquer dos fármacos. Novamente, foi realizado o perfil genético em amostras de articulações artríticas cedidas por portadores de AR e esses dados alimentaram um algoritmo de aprendizado de máquina.
Quando comparado com um modelo de cisão que levava em consideração a patologia tecidual e critérios clínicos, o perfil genético processado por inteligência artificial teve desempenho consideravelmente melhor em prever a resposta individual de um portador de AR a determinado tratamento.
Segundo os autores, a incorporação à clínica diária de uma ferramenta de decisão semelhante à decisão de tratamento poderia economizar muito tempo dos pacientes e recursos do sistema de saúde. Além disso, saber qual perfil genético está em atividade em um dado paciente e quais vias permanecem impulsionando a doença, principalmente em pacientes resistentes a todas as drogas, pode indicar os caminhos para o desenvolvimento de terapias mais eficientes.
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