Pesquisadores encontraram sinais biológicos no intestino humano que podem ajudar a detectar doenças graves, como câncer, no sistema digestivo de forma mais precoce. O estudo teve uso de IA para encontrar padrões de doenças.
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Pesquisadores da University of Birmingham Dubai, da University of Birmingham (Reino Unido) e da University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust encontraram sinais biológicos no intestino humano que podem ajudar a detectar doenças graves, como câncer, no sistema digestivo de forma mais precoce.
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O estudo, publicado na revista científica Journal of Translational Medicine, mostra que determinadas bactérias e compostos químicos do intestino podem funcionar como biomarcadores. Isso significa que eles são capazes de revelar a presença ou risco de algumas doenças.
Entre essas doenças analisadas estão o câncer gástrico, câncer colorretal e doença inflamatória intestinal. Os resultados sugerem que esses marcadores podem trazer diagnósticos simplificados e menos invasivos futuramente, segundo a universidade.
Pesquisa teve uso de IA
Os padrões foram encontrados pelos pesquisadores com auxílio de inteligência artificial (IA). Os dados do microbioma, conjunto de microrganismos que vivem no intestino, foram analisados com os do metaboloma, que junta substâncias produzidas pelo metabolismo do corpo. Foram usados algoritmos avançados e aprendizado de máquina capazes de encontrar padrões em grandes bases de dados.
A pesquisa mostrou que modelos de IA treinados com informações de uma doença podem prever quais biomarcadores são indicativos de outra enfermidade. Segundo divulgado pela universidade, modelos baseados em dados de câncer gástrico conseguiram prever biomarcadores associados à doença inflamatória intestinal. Enquanto isso, modelos de câncer colorretal foram capazes de prever marcadores ligados ao câncer gástrico.
Diagnósticos ainda são caros e difíceis
Os pesquisadores destacam que, apesar dos avanços, os métodos atuais de diagnóstico, como endoscopias e biópsias, ainda apresentam limitações importantes. Embora sejam eficazes, esses procedimentos podem ser invasivos, caros e nem sempre conseguem identificar as doenças em estágios iniciais.
De acordo com o coautor do estudo, Animesh Acharjee, a integração entre microbiologia, metabolômica e inteligência artificial pode ampliar significativamente a compreensão sobre o desenvolvimento dessas enfermidades. Segundo ele, essa abordagem permite identificar marcadores biológicos com maior precisão, o que pode facilitar diagnósticos mais precoces e contribuir para tratamentos personalizados.
A análise também revelou que diferentes doenças gastrointestinais apresentam perfis específicos de bactérias e metabólitos. No caso do câncer gástrico, foram observadas alterações em grupos bacterianos como Firmicutes, Bacteroidetes e Actinobacteria, além de mudanças em substâncias como dihidrouracil e taurina.
Já no câncer colorretal, destacaram-se bactérias como Fusobacterium e Enterococcus, associadas a metabólitos como isoleucina e nicotinamida. Na doença inflamatória intestinal, os pesquisadores identificaram a presença de bactérias da família Lachnospiraceae e compostos como urobilina e glicerato.
Parte desses biomarcadores também está relacionada a processos biológicos comuns ao desenvolvimento do câncer, o que sugere que diferentes doenças podem compartilhar mecanismos semelhantes no organismo.
Além disso, simulações computacionais permitiram observar diferenças metabólicas claras entre pessoas saudáveis e pacientes com doenças gastrointestinais. Essas distinções reforçam o potencial do uso combinado de dados microbianos e metabólicos na identificação de padrões associados a cada condição.
Próximos passos
Os autores do estudo afirmam que os resultados abrem caminho para o desenvolvimento de novas ferramentas de diagnóstico, possivelmente menos invasivas e mais acessíveis. A expectativa é que, no futuro, exames baseados nesses biomarcadores possam substituir ou complementar métodos tradicionais.
Como próximos passos, os cientistas pretendem ampliar a pesquisa com um número maior de pacientes e avançar na validação dos modelos de inteligência artificial. A meta é transformar essas descobertas em aplicações clínicas, incluindo testes diagnósticos capazes de detectar diferentes doenças a partir de um mesmo conjunto de indicadores biológicos.
