Investigadores recorreram à inteligência artificial e a dados genéticos de mais de 43 mil pessoas para identificar padrões biológicos que podem transformar o modo como uma das doenças neurológicas mais comuns é diagnosticada e tratada.
Há décadas que a enxaqueca é diagnosticada, em grande medida, de forma tradicional: os médicos perguntam aos doentes como são as suas dores de cabeça.
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Não existe qualquer análise ao sangue, exame de imagem ou outro biomarcador estabelecido que identifique de forma definitiva a perturbação. Os clínicos baseiam-se antes num conjunto conhecido de sintomas: dores de cabeça intensas, muitas vezes acompanhadas de náuseas e sensibilidade à luz ou ao som.
Mas novas investigações sugerem que a enxaqueca pode deixar uma marca biológica muito mais ampla do que estes sintomas deixam perceber.
Investigadores na Noruega usaram técnicas de aprendizagem automática para identificar pessoas com enxaqueca a partir de informação que não incluía os sintomas das dores de cabeça, e recorreram depois à inteligência artificial para distinguir grupos específicos de doentes com enxaqueca.
As conclusões, publicadas na revista Neurology (fonte em inglês), levantam a possibilidade de a enxaqueca não ser uma única doença, mas “uma perturbação em espetro que pode ser identificada e estratificada usando dados clínicos e biológicos alargados, e não apenas sintomas específicos das dores de cabeça”, escreveram os investigadores.
“Existem muitas inconsistências no diagnóstico da enxaqueca. Parece que a inteligência artificial nos pode ajudar a fazer o diagnóstico correto”, afirmou (fonte em inglês)Anker Stubberud, médico e investigador de cefaleias na Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU).
Isto pode vir a ser importante para o tratamento. Se diferentes formas de enxaqueca tiverem assinaturas biológicas distintas, os médicos poderão um dia prever que doentes vão responder a que terapias, “para que as pessoas recebam o melhor tratamento possível”, disse Stubberud, em vez de dependerem sobretudo da tentativa e erro.
Os investigadores analisaram dados do Trøndelag Health Study, um grande estudo populacional norueguês cujas informações clínicas foram recolhidas nas décadas de 1990 e 2000. A análise de diagnóstico incluiu 43 197 pessoas, quase 9 000 das quais classificadas como tendo enxaqueca.
A equipa forneceu ao modelo de IA dezenas de dados sobre a saúde e a vida das pessoas, incluindo características demográficas, saúde mental, doenças cardiovasculares e musculoesqueléticas, sono, exercício físico, utilização de medicamentos e outros fatores, bem como informação genética.
Um ponto crucial: o modelo não recebeu as características definidoras da própria dor de cabeça.
Mesmo assim, o melhor modelo atingiu uma área sob a curva de 0,80 no conjunto de teste independente, um valor que indica uma capacidade de distinção razoavelmente forte entre pessoas com enxaqueca e participantes de controlo sem dores de cabeça. A inclusão de informação genética trouxe apenas uma melhoria marginal face aos dados clínicos isolados.
“O facto de a inteligência artificial conseguir identificar a enxaqueca com tamanha precisão sem saber nada sobre a própria dor de cabeça sugere que a doença deixa marcas que vão muito além das crises”, afirmou Stubberud.
Este resultado é importante pelo que revela sobre a biologia da enxaqueca.
A idade foi o fator preditor mais importante, seguida de elementos como dor no pescoço, menstruação e náuseas, segundo a análise dos investigadores sobre as variáveis que mais influenciavam as previsões do modelo.
Quatro tipos de enxaqueca
O estudo deu depois um segundo passo: em vez de pedir à máquina que distinguisse enxaqueca de outras dores de cabeça, os investigadores pediram-lhe que procurasse grupos que surgissem de forma natural nos dados.
Entre 12 185 pessoas com informação suficientemente completa sobre as dores de cabeça, o algoritmo identificou um grupo de 1 425 indivíduos em que 94% cumpriam os critérios de enxaqueca definidos pelos investigadores. Um grupo muito maior incluía pessoas cujas dores de cabeça eram, na maioria dos casos, classificadas como não sendo enxaquecas.
O grupo semelhante à enxaqueca podia, por sua vez, ser dividido em quatro subgrupos.
Um deles era constituído exclusivamente por homens. Outro caracterizava-se por dor intensa no pescoço. Um terceiro apresentava mais dores musculoesqueléticas associadas a ansiedade e depressão. O quarto assemelhava-se mais ao que os médicos reconhecem como enxaqueca “clássica”, com pessoas que apresentavam aura de enxaqueca, um conjunto de sintomas neurológicos temporários que podem surgir antes ou durante uma crise, como luzes a piscar, padrões em ziguezague, manchas escuras ou zonas brilhantes, mas que também podem incluir formigueiros ou dormência e dificuldade em falar.
Estes grupos apresentavam também diferenças nos respetivos sinais genéticos. Os investigadores verificaram que as pontuações de risco genético baseadas em aprendizagem automática distinguiam melhor os grupos do que as pontuações poligénicas convencionais.
“Isto reforça a hipótese de que a enxaqueca não é uma única doença, mas sim um conjunto diverso de condições biológicas distintas”, afirmou Stubberud.
As implicações podem ir além de um simples teste de diagnóstico melhorado.
Os resultados podem ajudar a explicar uma frustração antiga de doentes e médicos: o motivo por que um tratamento que funciona muito bem para uma pessoa com enxaqueca pode ter pouco efeito noutra.