A doença de Alzheimer é uma das principais causas de demência e representa um desafio crescente para a saúde pública. Embora pesquisas recentes tenham identificado vários fatores de risco, a maioria dos estudos concentra-se em comorbidades isoladas, em vez de analisar progressões complexas e sequenciais. Um estudo publicado na revista eBioMedicine aborda essa lacuna ao identificar trajetórias em várias etapas que culminam no desenvolvimento da doença de Alzheimer, utilizando registos eletrónicos de saúde.
A doença de Alzheimer é um distúrbio neurológico progressivo que afeta principalmente idosos, causando perda de memória, deterioração cognitiva e dificuldades nas atividades diárias. Nos Estados Unidos, mais de 6,7 milhões de pessoas vivem com Alzheimer ou demência relacionada, e estima-se que esse número chegue a 13 milhões em 2050. Esse impacto não afeta apenas os pacientes, mas também os sistemas de saúde, cuidadores e famílias, com custos projetados que ultrapassarão US$ 360 bilhões.
A importância de compreender as trajetórias da doença
Embora tenham sido identificados vários fatores de risco, como hipertensão, diabetes, depressão e sedentarismo, a maioria dos estudos concentra-se em condições individuais, deixando de lado como esses fatores interagem ao longo do tempo. Compreender as trajetórias da doença, ou seja, as sequências de eventos de saúde que ocorrem de forma irregular, é fundamental para melhorar a prevenção, o diagnóstico e o tratamento da doença de Alzheimer. Esta abordagem permite identificar janelas críticas para intervenções precoces e refinar as estratégias de previsão de risco.
Como foi realizado o estudo sobre as trajetórias da doença de Alzheimer
A análise incluiu dados de 24.473 pacientes do sistema de saúde da Universidade da Califórnia. Foi utilizado um modelo de subdistribuição de riscos Fine Gray para identificar padrões sequenciais em diagnósticos temporalmente associados, a partir dos quais foram construídas trajetórias diagnósticas. Essas trajetórias foram agrupadas por meio de algoritmos de agrupamento e análise de redes para caracterizar suas estruturas comuns. Além disso, foram exploradas inferências causais com o algoritmo Greedy Equivalence Search e os resultados foram validados na coorte All of Us Research Program, que inclui uma população diversificada e representativa.
Principais resultados do estudo
O estudo identificou quatro trajetórias distintas que levam à doença de Alzheimer: saúde mental, encefalopatia, deterioração cognitiva leve (DCL)/neurodegenerativa e vascular. Cada grupo apresentou características demográficas e padrões de progressão únicos. Por exemplo, o grupo de saúde mental, centrado na depressão, afetou principalmente mulheres e indivíduos hispânicos, enquanto o grupo vascular apresentou a maior carga de comorbidade. Além disso, as trajetórias em várias etapas conferiram um risco maior de Alzheimer do que os diagnósticos individuais, ressaltando a importância de considerar a progressão sequencial da doença.
Uma descoberta importante foi a identificação de fatores de risco comuns, como hipertensão, que estão por trás de várias trajetórias. Isso sugere que lidar com esses fatores pode impedir a progressão para a doença de Alzheimer por diferentes caminhos. Por outro lado, o grupo de encefalopatia mostrou a progressão mais rápida para a doença de Alzheimer, destacando a necessidade de intervenções mais agressivas nesse caso.
Implicações clínicas e pesquisas futuras
Esses resultados têm implicações significativas para a prática clínica. Identificar trajetórias específicas permite projetar estratégias personalizadas de prevenção e tratamento. Por exemplo, a sequência de insuficiência renal aguda seguida de encefalopatia pode indicar um risco maior de demência, o que destaca a importância de abordar a disfunção orgânica sistémica. Da mesma forma, as trajetórias vasculares reforçam a relação entre insuficiência vascular e deterioração cognitiva.
No futuro, modelos preditivos que integrem trajetórias de doenças, biomarcadores e genética poderiam ser desenvolvidos para identificar pacientes em risco de Alzheimer. Esses modelos, implementados em sistemas de HCE, poderiam facilitar avaliações cognitivas precoces e tratamentos específicos.
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Fonte: Identifying common disease trajectories of Alzheimer’s disease with electronic health records