Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram ferramentas de inteligência artificial (IA) capazes de identificar quais crianças com asma têm maior risco de desenvolver complicações graves da doença e infecções respiratórias agudas. O estudo, publicado no "Journal of Allergy and Clinical Immunology", mostrou que o método pode detectar sinais de vulnerabilidade já a partir dos 3 anos de idade.
A iniciativa faz parte da prioridade estratégica “precure”, programa da Mayo Clinic que busca prever e prevenir doenças graves antes de seu avanço. A proposta é oferecer cuidados antecipados por meio de tecnologias inovadoras e estudos populacionais.
Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), só em 2019, a asma afetou 262 milhões de pessoas em todo o mundo - causando meio milhão de mortes. A doença é uma das principais causas de faltas escolares e no trabalho, além de gerar atendimentos de emergência e internações hospitalares.
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Infecções respiratórias são o gatilho mais comum para crises, mas a variabilidade dos sintomas torna difícil identificar precocemente os pacientes mais vulneráveis — lacuna que os algoritmos de IA buscam preencher.
“Este estudo nos aproxima ainda mais da medicina de precisão na asma infantil, em que o cuidado deixa de ser reativo, diante de casos avançados, e passa a priorizar a prevenção e a detecção precoce de pacientes de alto risco,” explica Young Juhn, mestre em Saúde Pública, professor de pediatria na Mayo Clinic e autor sênior do estudo.
Como o estudo foi conduzido?
A equipe analisou prontuários eletrônicos de mais de 22 mil crianças nascidas entre 1997 e 2016 no sudeste de Minnesota. Para lidar com o grande volume de dados, os pesquisadores criaram ferramentas de IA que utilizam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, capazes de extrair informações detalhadas das anotações médicas.
Esses algoritmos coletaram dados como sintomas, histórico familiar e condições associadas, permitindo aplicar duas listas de verificação diagnóstica já consagradas na prática médica: os "Critérios de Asma Pré-Determinados" e o "Índice Preditivo de Asma". Crianças que atenderam simultaneamente a ambos os critérios formaram um subgrupo distinto, com maior risco de complicações.
Resultados
As diferenças entre esse subgrupo e as demais crianças ficaram claras:
- Aos 3 anos de idade, apresentavam pneumonia duas vezes mais e influenza quase três vezes mais
- Também registraram mais crises de asma que exigiam uso de corticoides, visitas a emergências e hospitalizações
- Infecção por vírus sincicial respiratório (VSR) foi mais frequente nos primeiros anos de vida
Além disso, essas crianças tinham maior probabilidade de histórico familiar de asma, eczema, rinite alérgica e alergias alimentares. Exames de um estudo anterior também apontaram marcadores de inflamação alérgica — como contagem elevada de eosinófilos, IgE específica para alérgenos e periostina — além de função pulmonar reduzida.
Em conjunto, esses fatores sugerem a existência de um subtipo de asma de alto risco, associado a maior vulnerabilidade a infecções respiratórias e exacerbações graves.
Próximos passos
Os pesquisadores planejam testar as ferramentas em contextos clínicos mais amplos, em populações e sistemas de saúde diversos. A expectativa é que, combinadas a dados biológicos, essas ferramentas ajudem a redefinir a forma como os subtipos de asma são identificados e tratados precocemente.
Outro foco da equipe é investigar um composto capaz de atenuar respostas imunológicas hiperativas relacionadas à asma. Para isso, estão utilizando organoides — modelos celulares cultivados em laboratório — como forma de explorar novos caminhos para prevenção e detecção precoce em maior escala.