Ciência descobre que cera dos ouvidos revela biomarcadores da doença de Parkinson

A deteção precoce da Doença de Parkinson (DP) poderá estar mais próxima graças a um novo método que analisa os compostos voláteis presentes no cerúmen (cera dos ouvidos). Esta abordagem não invasiva pode remodelar as estratégias de diagnóstico e tratamento desta condição neurológica.

A importância do diagnóstico precoce da Doença de Parkinson

A Doença de Parkinson é uma condição neurológica progressiva, cujos tratamentos atuais visam, maioritariamente, abrandar a sua progressão. Neste contexto, a intervenção precoce é fundamental para otimizar os cuidados ao paciente, o que, por sua vez, exige um diagnóstico atempado.

Contudo, os métodos de diagnóstico existentes, como as escalas de avaliação clínica e a neuroimagiologia, podem ser caros e, por vezes, subjetivos, o que dificulta a identificação da doença nos seus estágios iniciais.

Investigações anteriores já haviam sugerido que alterações no sebo, uma substância oleosa secretada pela pele, poderiam auxiliar na identificação de indivíduos com DP. Especificamente, o sebo de pessoas com DP pode apresentar um odor característico devido à alteração dos compostos orgânicos voláteis (COVs) libertados, fenómeno influenciado pela progressão da doença, incluindo neurodegeneração, inflamação sistémica e stress oxidativo.

No entanto, o sebo presente na superfície da pele está sujeito a fatores ambientais, como poluição e humidade, que podem alterar a sua composição, tornando-o um meio de teste menos fiável. Em contraste, o cerúmen, maioritariamente composto por sebo e localizado no canal auditivo, oferece um ambiente protegido e estável.

Foi neste contexto que uma equipa de investigadores, liderada por Hao Dong e Danhua Zhu, decidiu concentrar os seus esforços no cerúmen como potencial fonte de biomarcadores para a DP.

A descoberta de COVs específicos no cerúmen

Para identificar potenciais COVs relacionados com a Doença de Parkinson no cerúmen, os cientistas recolheram amostras do canal auditivo de 209 participantes, dos quais 108 possuíam diagnóstico de DP. As secreções recolhidas foram analisadas através de técnicas de cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massa (GC-MS).

Os resultados revelaram que quatro COVs específicos - etilbenzeno, 4-etiltolueno, pentanal e 2-pentadecil-1,3-dioxolano - apresentavam diferenças significativas entre os indivíduos com DP e o grupo de controlo. Estes quatro compostos foram, assim, identificados como potenciais biomarcadores para a doença.

Com base nos dados dos COVs recolhidos, a equipa de Dong e Zhu desenvolveu e treinou um sistema olfativo baseado em inteligência artificial (IA). Este modelo de rastreio, recorrendo a algoritmos de aprendizagem automática, conseguiu classificar as amostras de cerúmen de indivíduos com e sem DP com uma precisão notável de 94%.

O sistema, que integra sensores de ondas acústicas de superfície com cromatografia gasosa (GC-SAW) e um modelo de rede neuronal convolucional (CNN), demonstrou uma capacidade de até 94,4% na distinção dos casos.

Segundo os investigadores, este sistema poderá vir a ser utilizado como uma ferramenta de rastreio de primeira linha para a deteção precoce da DP. Tal avanço abriria caminho para intervenções médicas mais atempadas, o que melhoraria significativamente o prognóstico e a qualidade de vida dos pacientes.

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