A doença de Parkinson é um distúrbio neurodegenerativo progressivo do movimento com uma longa fase latente. Até o momento, não foram identificados biomarcadores preditivos confiáveis que possam transformar os esforços para desenvolver tratamentos neuroprotetores. Por isso, um estudo realizado no Reino Unido utilizou sensores digitais de movimento, do tipo de tecnologia encontrada em dispositivos inteligentes, para detectar a doença de Parkinson anos antes de um diagnóstico clínico.
De acordo com os autores, no momento em que uma pessoa é diagnosticada com Parkinson já perdeu de 50% a 70% dos neurônios dopaminérgicos. Portanto, as células cerebrais envolvidas com memória, movimento, motivação, humor e atenção já degeneraram. “Devido a esta realidade, procuramos encontrar ferramentas precisas, acessíveis e não invasivas para ajudar a detectar a doença de Parkinson mais cedo”, afirmam.
Para encontrar padrões que apontassem para o Parkinson, o trabalho avaliou anos de dados de um grupo selecionado aleatoriamente de 103.712 pessoas que participaram do UK Biobank, um estudo com mais de 500 mil pessoas com idades entre 40 e 69 anos e acompanhamento contínuo do estado clínico. Os pesquisadores usaram um acelerômetro de pulso, que pode detectar movimento e mudanças na taxa de velocidade, com o objetivo de estudar a aceleração média para cada hora do dia, bem como os padrões de sono, durante um período de sete dias.
Dados encontrados
Ao longo de dois anos, 273 participantes observados na pesquisa foram diagnosticados com Parkinson, enquanto outras 196 pessoas receberam o diagnóstico mais de dois anos após a coleta dos dados. Nestas 196 pessoas, os cientistas observaram uma redução na aceleração média do dia vários anos antes, durante o chamado estágio prodrômico. Nesta fase, os sinais precoces estão presentes, entretanto, nenhum diagnóstico clínico foi feito.
De acordo com a pesquisa, os distúrbios do sono são mais acentuados na enfermidade do que em outras doenças. Por meio de uso de dados de movimento, os pesquisadores encontraram redução na qualidade e duração do sono antes e depois do diagnóstico, em comparação com pessoas sem a doença. As pessoas diagnosticadas dormiram menos horas em geral, tiveram menos horas consecutivas de sono e dormiram com mais frequência durante o dia do que as pessoas sem doença ou na fase prodrômica. “Essa deterioração do sono foi observada em outros diagnósticos, mas não na mesma extensão observada na doença de Parkinson”, informam os autores.
Assim, o trabalho conseguiu mostrar o potencial da acelerometria como biomarcador para triagem da enfermidade, uma vez que descobriu que a aceleração reduzida se manifesta anos antes do diagnóstico clínico. Em resumo, essa redução pré-diagnóstica na aceleração foi exclusiva da doença de Parkinson e não foi observada em nenhum outro distúrbio examinado. “Ao comparar o valor preditivo da acelerometria com outras modalidades, incluindo genética, estilo de vida, bioquímica sanguínea e sintomas prodrômicos, descobrimos que nenhuma outra modalidade teve melhor desempenho na identificação de diagnósticos futuros da enfermidade”, pontuam os autores.
O estudo também aponta o uso de dados de acelerometria para triagem na população em geral, pois são facilmente acessíveis por meio de dispositivos inteligentes usados diariamente por milhões de pessoas. Entre os desafios do uso de smartwatch para detectar Parkinson estão a validade e a capacidade de medição, questões de privacidade e responsabilidade. Além disso, o processamento de grande quantidade de dados gerados por sensores digitais consome muitos recursos e tempo. O artigo ‘Wearable movement-tracking data identify Parkinson’s disease years before clinical diagnosis’ foi publicado na revista acadêmica Nature Medicine em 2023.
