Proteínas no sangue podem prever o início de muitas doenças diversas, de acordo com um novo estudo envolvendo pesquisadores da UCL.
A equipe de pesquisa, que mediu milhares de proteínas em uma gota de sangue, relata a capacidade das “assinaturas” de proteínas de prever o início de 67 doenças, incluindo mieloma múltiplo, linfoma não-Hodgkin, doença do neurônio motor, fibrose pulmonar e cardiomiopatia dilatada.
A pesquisa, publicada hoje em Medicina Natural foi realizado como parte de uma parceria de pesquisa internacional entre a UCL, a GSK, a Queen Mary University of London, a Cambridge University e o Berlin Institute of Health da Charité Universitätsmedizin, na Alemanha.
Os pesquisadores usaram dados do UK Biobank Pharma Proteomics Project (UKB-PPP), o maior estudo de proteômica até o momento com medições para aproximadamente 3.000 proteínas plasmáticas de um conjunto selecionado aleatoriamente de mais de 40.000 participantes do UK Biobank. Os dados de proteína são vinculados aos registros eletrônicos de saúde dos participantes.
Os autores usaram técnicas analíticas avançadas para identificar, para cada doença, entre cinco e 20 proteínas mais importantes para a previsão.
Os modelos de predição de proteína superaram os modelos baseados em informações padrão registradas clinicamente. A predição baseada em contagens de células sanguíneas, colesterol, função renal e testes de diabetes (hemoglobina glicada) teve desempenho inferior aos modelos de predição de proteína para a maioria dos exemplos.
Os benefícios para o paciente de medir e discutir o risco de ataque cardíaco e derrame futuros (‘escores de risco cardiovascular’) estão bem estabelecidos. Esta pesquisa abre novas possibilidades de previsão para uma ampla gama de doenças, incluindo condições mais raras. Muitas delas podem levar meses e anos para serem diagnosticadas, e esta pesquisa oferece oportunidades totalmente novas para diagnósticos oportunos.
Essas descobertas exigem validação em diferentes populações, incluindo pessoas com e sem sintomas e sinais de doenças e em diferentes grupos étnicos.
O coautor Professor Spiros Denaxas, do Instituto de Informática em Saúde da UCL, disse: “Identificar indivíduos com alto risco de doença por meio de novos marcadores é um dos pilares da medicina. Os esforços atuais tendem a se concentrar em uma única (ou algumas) doenças por vez devido à disponibilidade limitada de dados.
“Nosso estudo exemplifica como o uso de dados eletrônicos coletados durante o atendimento clínico pode permitir que cientistas estudem centenas de doenças ao mesmo tempo e descubram novas assinaturas preditivas.”
A autora principal, Professora Claudia Langenberg, da Queen Mary University of London e do Berlin Institute of Health na Charité Universitätsmedizin, disse: “Medir uma proteína por uma razão específica, como a troponina para diagnosticar um ataque cardíaco, é uma prática clínica padrão. Estamos extremamente animados com a oportunidade de identificar novos marcadores para triagem e diagnóstico a partir de milhares de proteínas circulantes e agora mensuráveis no sangue humano.
“O que precisamos urgentemente são de estudos proteômicos de diferentes populações para validar nossas descobertas e testes eficazes que possam medir proteínas relevantes para doenças de acordo com padrões clínicos e com métodos acessíveis.”
A primeira autora, Julia Carrasco Zanini Sanchez, estudante de pesquisa na GSK e na Universidade de Cambridge na época e agora pesquisadora de pós-doutorado na Queen Mary University of London, disse: “Várias de nossas assinaturas de proteínas tiveram desempenho semelhante ou até melhor do que proteínas já testadas quanto ao seu potencial como testes de triagem, como um antígeno prostático específico para câncer de próstata.
“Estamos, portanto, extremamente entusiasmados com as oportunidades que nossas assinaturas de proteínas podem ter para detecção precoce e, em última análise, melhor prognóstico para muitas doenças, incluindo condições graves, como mieloma múltiplo e fibrose pulmonar idiopática.
“Identificamos tantos exemplos promissores que o próximo passo é selecionar doenças de alta prioridade e avaliar sua previsão proteômica em um ambiente clínico.”
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