Saúde
IA é capaz de entender relação entre atividade cerebral e doenças; entenda

Pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale incorporaram inteligência artificial (IA) generativa para criar modelo voltado ao cérebro. O Brain Language Model (BrainLM) foi criado com o intuito de modelar o cérebro sob abordagem teórica e determinar como as atividades cerebrais se relacionam ao comportamento humano e às doenças cerebrais.
“Há muito tempo, sabemos que a atividade cerebral está relacionada ao comportamento de uma pessoa e a muitas doenças, como convulsões ou Parkinson“, disse o Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa, publicada como artigo de conferência no ICLR 2024.
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O doutor pontuou ainda que “as imagens cerebrais funcionais ou ressonâncias magnéticas funcionais nos permitem observar a atividade cerebral em todo o cérebro, mas, anteriormente, não conseguíamos capturar totalmente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço usando ferramentas tradicionais de análise de dados”.
Mais recentemente, as pessoas começaram a usar o aprendizado de máquina para capturar a complexidade do cérebro e como ela se relaciona com doenças específicas, mas isso acabou exigindo o registro e o exame completo de milhares de pacientes com um determinado comportamento ou doença, um processo muito caro.
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa

O advento da IA permitiu a criação de ferramentas generativas, capazes de criar modelos para tarefas específicas ou para certos tipos de pacientes. Como bem exemplifica o MedicalXpress, a IA generativa pode atuar como um detetive e descobrir padrões ocultos em conjunto de dados.
Quando analisam os pontos de dados e suas relações, os modelos podem aprender a dinâmica subjacente, ou seja, como e por que as coisas mudam e evoluem. Eles são ajustados para compreender diversos tópicos.
No caso deste modelo em particular, foi utilizada IA generativa para captar como funciona a atividade cerebral, seja a partir de um distúrbio, seja a partir de doença específica.
Dessa forma, pode-se aplicar isso a qualquer população, sem ser necessário conhecer o comportamento do indivíduo, tampouco informações sobre sua doença, histórico ou idade. A ferramenta precisa apenas da atividade cerebral para ensinar ao computador e ao modelo de IA utilizados como a atividade cerebral evolui no espaço e no tempo.
Como fazer a IA ler relação cérebro-doenças
- Para montar o modelo, a equipe realizou 80 mil exames em 40 mil pessoas;
- A seguir, treinaram o modelo para descobrir a relação ao longo do tempo entre essas atividades;
- Na primeira etapa, o pré-processamento, resumiu os sinais e removeu ruídos irrelevantes;
- Os resumos foram então colocados em modelo de aprendizado de máquina e mascaram uma parcela dos dados de cada pessoa;
- Uma vez que o modelo aprendeu a dinâmica, os pesquisadores o testaram em grupo de testes que não havia participado da pesquisa até então;
- Eles também o testaram em várias amostras para entender até que ponto o modelo seria capaz de generalizar o que aprendeu com dados obtidos de diferentes pessoas, tais como adultos mais velhos e jovens.
Se quisermos fazer ensaio clínico para desenvolver medicamento para a depressão, por exemplo, pode custar centenas de milhões de dólares porque é necessário inscrever grande número de pacientes e tratá-los durante longo período.
Com o poder do BrainLM, podemos, potencialmente, cortar esse custo pela metade, matriculando apenas metade dos indivíduos, usando o poder do BrainLM para selecionar os indivíduos que mais gostariam de se beneficiar de um tratamento. Assim, o BrainLM pode aplicar o conhecimento aprendido com os 80 mil exames para aplicá-lo a esses assuntos de estudo específicos.
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa

Descobertas
Com os testes, os cientistas descobriram que o BrainLM obteve bom desempenho com várias das amostras, sem contar que ele também prevê melhor a gravidade de depressão, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) do que ferramentas de aprendizado de máquina que não possuem IA generativa.
Descobrimos que o BrainLM está funcionando muito bem. Ele está prevendo a atividade cerebral em nova amostra oculta durante o treinamento, além de ter bom desempenho com dados de novos scanners e de nova população.
Esses resultados impressionantes foram alcançados com exames de 40 mil indivíduos. Agora, estamos trabalhando para aumentar consideravelmente o conjunto de dados de treinamento.
Quanto mais forte for o modelo que pudermos construir, mais poderemos fazer para ajudar no atendimento ao paciente, como desenvolver novos tratamentos para doenças mentais, ou orientar a neurocirurgia para convulsões ou DBS [Deep Brain Simulation, ou estimulação cerebral profunda].
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
Agora, os pesquisadores querem aplicar o modelo em futuras pesquisas para prever doenças relacionadas ao cérebro.
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Saúde
Obesidade está por trás de 10% das mortes por infecção no mundo – saiba o porquê

Um estudo divulgado na revista The Lancet aponta que os problemas relacionados à obesidade podem ser ainda mais graves do que se pensava. De acordo com o trabalho, 1 em cada 10 mortes relacionadas a infecções são atribuídas ao excesso de peso.
A doença, que já é considerada uma epidemia nos dias de hoje, pode impactar a resposta imunológica do corpo, tornando as pessoas mais vulneráveis a infecções. Cientistas de diversas partes do mundo estão investigando essa conexão e buscando entender as razões por trás desse fenômeno alarmante.
Trabalho pode ajudar a reduzir número de mortes
Estudos anteriores já mostraram que indivíduos com obesidade tendem a desenvolver complicações mais graves quando contaminados por vírus e bactérias. Agora, com essa nova pesquisa, a preocupação aumenta, buscando soluções que possam ajudar a mitigar esses riscos.
Uma das teorias que está ganhando força sugere que a inflamação crônica associada à obesidade pode prejudicar a eficácia do sistema imunológico. Essa condição cria um ambiente no corpo que pode favorecer a proliferação de infecções.

Excesso de peso pode prejudicar resposta imunológica do organismo (Imagem: grinvalds/iStock)
Portanto, entender essa dinâmica é crucial para criar estratégias de saúde pública que ajudem a prevenir complicações relacionadas à obesidade.
Além disso, os pesquisadores estão se perguntando se as vacinas têm a mesma eficácia em indivíduos com excesso de peso. Essa dúvida é ainda mais pertinente considerando o contexto atual, onde a vacinação se tornou uma prioridade global.
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Desafio global
- A ligação entre obesidade e mortes por infecções representa um desafio significativo para a saúde global.
- À medida que os cientistas continuam a desvendar os mecanismos por trás dessa relação, novas informações podem surgir.
- E estes dados são considerados fundamentais para possibilitar intervenções mais eficazes para proteger os grupos mais vulneráveis.
- Para isso, no entanto, novos estudos são necessários.
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Saúde
Remédio que dispensa jejum é mais potente que semaglutida oral, diz estudo na Lancet

Um novo medicamento experimental chamado orforgliprona, da Eli Lilly, demonstrou resultados significativos para adultos que enfrentam a obesidade e o diabetes tipo 2. Em testes que duraram 72 semanas, os pacientes que utilizaram a substância conseguiram reduzir o peso corporal em até 9,6%.
Os dados, publicados na revista científica The Lancet, mostram que o remédio foi muito mais eficiente que o placebo. A grande vantagem prática é que se trata de uma pílula oral que não exige restrições de horário para comer ou beber água, o que torna o tratamento muito mais simples de seguir no dia a dia.
Além de emagrecer, o medicamento, que pertence à classe dos agonistas do receptor de GLP-1, ajudou a controlar o açúcar no sangue e melhorou indicadores da saúde do coração.
Orforgliprona supera semaglutida oral no controle do diabetes
Um estudo, chamado ACHIEVE-3, comparou diretamente o novo fármaco com a semaglutida oral (famosa versão em comprimido de tratamentos para diabetes) em 1.698 adultos. Durante um ano, os participantes tomaram doses diárias de 12 mg ou 36 mg de orforgliprona, ou doses de 7 mg ou 14 mg de semaglutida, sempre acompanhados de mudanças no estilo de vida.

Os números mostram uma vantagem clara: a dose de 36 mg da orforgliprona promoveu uma perda de peso de 8,9 kg, enquanto a semaglutida de 14 mg ficou em 5 kg. Isso significa que o medicamento experimental foi 73,6% mais potente para emagrecer do que o concorrente já disponível no mercado. No controle da glicose, a orforgliprona também venceu, reduzindo a hemoglobina glicada em 2,2%, contra 1,4% da semaglutida.
No entanto, o tratamento exige atenção aos efeitos colaterais. Assim como outros remédios da mesma família, a orforgliprona causa náuseas, diarreia e vômitos, principalmente no início do ajuste das doses. Um ponto de alerta é que o número de pessoas que desistiram do tratamento por não suportarem esses efeitos foi maior no novo medicamento (entre 8,7% e 9,7%) do que na semaglutida (cerca de 4,5% a 4,9%).
Apesar do desconforto gástrico, a substância trouxe melhorias no colesterol e na pressão arterial dos voluntários. Quanto à segurança, as mortes registradas durante os testes globais não tiveram relação comprovada com o uso do remédio. A fabricante Eli Lilly agora aguarda a decisão do FDA, a Anvisa dos Estados Unidos, para liberar o uso contra a obesidade no próximo trimestre. O pedido para o tratamento específico de diabetes tipo 2 deve ficar para o fim de 2026.
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Saúde
Cientistas criam polímero que “descarta” proteínas do câncer

Pesquisadores da Universidade Northwestern, nos Estados Unidos, desenvolveram uma estratégia para eliminar proteínas associadas ao câncer que resistem às abordagens tradicionais de tratamento. Em vez de tentar bloquear sua atividade, a proposta é direcioná-las ao sistema interno de descarte das células, promovendo sua degradação e, como consequência, a morte das células tumorais.
O estudo foi publicado nesta terça-feira (24) na revista científica Nature Communications. A pesquisa apresenta uma nova classe de polímeros semelhantes a proteínas, chamados de PLPs, capazes de capturar proteínas cancerígenas e conduzi-las à maquinaria celular responsável por degradá-las.
Nova abordagem mira proteínas “indrogáveis”
Como prova de conceito, os cientistas testaram uma classe específica desses polímeros, denominada HYDRACs (HYbrid DegRAding Copolymers), contra duas proteínas consideradas especialmente difíceis de atingir: MYC e KRAS. Ambas estão associadas ao crescimento descontrolado de diversos tipos de câncer e, apesar de décadas de esforços, continuam resistentes à maioria das terapias disponíveis, incluindo pequenas moléculas e anticorpos.
Em culturas celulares, os HYDRACs localizaram e degradaram seletivamente as proteínas MYC e KRAS em diferentes linhagens de células cancerígenas. Em modelos animais com tumores impulsionados por MYC, os polímeros se acumularam nas massas tumorais, reduziram a proliferação celular e interromperam o crescimento do tumor.

Segundo Nathan Gianneschi, que liderou o estudo na Northwestern, MYC e KRAS estão presentes em uma grande parcela dos cânceres humanos, frequentemente nos mais agressivos, e as opções terapêuticas eficazes ainda são limitadas. Ele afirma que a equipe desenvolveu uma solução baseada em química de polímeros capaz de conectar proteínas desordenadas ao sistema celular que as degrada, algo que não havia sido demonstrado antes nesses alvos.
Como funcionam os HYDRACs
Diferentemente de terapias que bloqueiam a função de uma proteína, os HYDRACs integram a classe dos degradadores de proteínas direcionados. Em vez de inibir, eles marcam a proteína para destruição. Enquanto degradadores convencionais dependem de pequenas moléculas, cuja eficácia é limitada quando a proteína não possui bolsões de ligação bem definidos, os HYDRACs adotam outra estratégia.
Cada polímero apresenta múltiplas cópias de peptídeos que reconhecem a proteína-alvo e sinais moleculares que recrutam a maquinaria de degradação da célula. De acordo com Gianneschi, o mecanismo funciona como se o polímero tivesse “duas mãos”: uma se liga à proteína e a outra ao sistema de descarte celular, aproximando ambos.
No caso da proteína KRAS, presente em cerca de 25% dos cânceres humanos, incluindo tumores pancreáticos e colorretais, os HYDRACs degradaram diferentes variantes mutadas em células cancerígenas. Os pesquisadores destacam que, como a estratégia elimina a proteína inteira, mutações que normalmente conferem resistência a medicamentos tendem a ter menos impacto.

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Próximos passos
Embora o foco inicial tenha sido o câncer, a equipe planeja adaptar a tecnologia para proteínas relacionadas a doenças neurodegenerativas, inflamatórias e metabólicas. A empresa derivada da universidade, Grove Biopharma, licenciou a propriedade intelectual e trabalha no avanço da plataforma denominada Bionic Biologics, com o objetivo de acelerar o desenvolvimento terapêutico.
O estudo, intitulado “Heterobifunctional proteomimetic polymers for targeted degradation of MYC and KRAS”, recebeu apoio do Willens Center for Nano Oncology, do International Institute of Nanotechnology e do Liz and Eric Lefkofsky Innovation Research Award.
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