Um novo estudo inovador revelou que a cera dos ouvidos (cerúmen) pode ser a chave para detetar precocemente a Doença de Parkinson (DP). Investigadores identificaram compostos orgânicos voláteis (COVs) específicos presentes no cerúmen que diferenciam, com elevado grau de precisão, indivíduos com e sem diagnóstico da doença.
A pesquisa, liderada pelos cientistas Hao Dong e Danhua Zhu, usou um método não invasivo e altamente promissor para rastrear a presença da doença com 94,4% de precisão, através da combinação de inteligência artificial (IA) e tecnologia avançada de cromatografia gasosa.
A Doença de Parkinson é uma condição neurológica degenerativa, progressiva e sem cura conhecida. Os tratamentos disponíveis hoje servem principalmente para abrandar os sintomas e prolongar a qualidade de vida. Por isso, o diagnóstico precoce é vital — mas ainda enfrenta grandes desafios.
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Métodos atuais como exames clínicos e de imagem, além de dispendiosos, podem ser subjetivos ou insuficientes nas fases iniciais da doença.
Estudos anteriores já tinham mostrado que o sebo da pele de pessoas com Parkinson apresenta alterações químicas específicas. No entanto, o sebo da superfície da pele é vulnerável a fatores ambientais (poluição, humidade, produtos de higiene), o que reduz a sua fiabilidade como biomarcador.
O cerúmen, por outro lado, é produzido nas glândulas sebáceas do canal auditivo — um ambiente fechado, mais estável e protegido de interferências externas. Essa composição faz dele uma fonte ideal para análise de biomarcadores, pode ler-se no pplware.
A equipa analisou amostras de cerúmen de 209 participantes — 108 com diagnóstico de Parkinson. Através de cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massa (GC-MS), os cientistas identificaram quatro compostos voláteis com diferenças significativas entre os grupos: etilbenzeno, 4-etiltolueno, pentanal e 2-pentadecil-1,3-dioxolano.
Estes compostos foram apontados como potenciais biomarcadores da DP.
Com os dados em mãos, os investigadores criaram um sistema olfativo inteligente baseado em IA, combinando sensores de ondas acústicas de superfície (GC-SAW) com uma rede neuronal convolucional (CNN).
O resultado foi um modelo de rastreio com taxa de acerto de 94,4%, altamente eficaz na distinção entre amostras de pacientes com Parkinson e de pessoas saudáveis.
Segundo os autores do estudo, esta tecnologia pode vir a ser usada como ferramenta de rastreio inicial para a Doença de Parkinson, permitindo uma intervenção médica mais precoce, o que se traduz em melhor prognóstico e qualidade de vida para os doentes.
O avanço representa uma nova fronteira na medicina personalizada e na deteção precoce de doenças neurodegenerativas, com potencial de transformar o modo como se diagnostica e trata o Parkinson nas próximas décadas.
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