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Identificar acúmulo de proteínas da doença de Parkinson pode acelerar detecção, diz estudo

Técnica chamada ensaio de amplificação pode identificar indivíduos em risco antes do diagnóstico da doença neurodegenerativa

Publicado

em

Solskin/Getty Images
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Uma técnica que identifica o acúmulo de depósitos anormais de proteínas ligadas à doença de Parkinson pode ajudar na detecção precoce e desempenhar um papel fundamental no diagnóstico e caracterização clínica da doença, de acordo com pesquisa publicada na revista The Lancet Neurology.

As descobertas do estudo confirmam que a técnica pode detectar com precisão pessoas com a doença neurodegenerativa. Ela também teria a capacidade de identificar indivíduos em risco e aqueles com sintomas não motores precoces antes de diagnóstico.

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O método é conhecido tecnicamente como ensaio de amplificação da proteína α-sinucleína (αSyn-SAA). A presença de agregados mal dobrados dessa proteína no cérebro é a marca patológica da doença de Parkinson.

“Reconhecer a heterogeneidade na patologia subjacente entre pacientes com doença de Parkinson tem sido um grande desafio. A identificação de um biomarcador eficaz para a patologia da doença de Parkinson pode ter implicações profundas na forma como tratamos a doença, potencialmente tornando possível diagnosticar pessoas mais cedo, identificar os melhores tratamentos para diferentes subconjuntos de pacientes e acelerar os ensaios clínicos”, afirma Andrew Siderowf.

Siderowf, coautor principal do estudo, é professor da Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, e investigador da Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI).

O especialista afirma que os achados sugerem que a técnica é altamente precisa na detecção do biomarcador para a doença de Parkinson, independentemente das características clínicas, tornando possível diagnosticar com precisão a doença em pacientes em estágios iniciais.

“Além disso, nossos resultados indicam que a α-sinucleína mal dobrada é detectável antes que o dano dopaminérgico no cérebro esteja prestes a ser observado por imagem, sugerindo a disseminação onipresente dessas proteínas mal dobradas antes que ocorra dano neuronal substancial”, acrescenta o coautor do estudo Luis Concha, diretor de pesquisa e desenvolvimento da Amprion, dos EUA.

As descobertas do estudo confirmam que a técnica pode detectar com precisão pessoas com a doença neurodegenerativa. Ela também teria a capacidade de identificar indivíduos em risco e aqueles com sintomas não motores precoces antes de diagnóstico.

O método é conhecido tecnicamente como ensaio de amplificação da proteína α-sinucleína (αSyn-SAA). A presença de agregados mal dobrados dessa proteína no cérebro é a marca patológica da doença de Parkinson.

“Reconhecer a heterogeneidade na patologia subjacente entre pacientes com doença de Parkinson tem sido um grande desafio. A identificação de um biomarcador eficaz para a patologia da doença de Parkinson pode ter implicações profundas na forma como tratamos a doença, potencialmente tornando possível diagnosticar pessoas mais cedo, identificar os melhores tratamentos para diferentes subconjuntos de pacientes e acelerar os ensaios clínicos”, afirma Andrew Siderowf.

Siderowf, coautor principal do estudo, é professor da Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, e investigador da Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI).

O especialista afirma que os achados sugerem que a técnica é altamente precisa na detecção do biomarcador para a doença de Parkinson, independentemente das características clínicas, tornando possível diagnosticar com precisão a doença em pacientes em estágios iniciais.

“Além disso, nossos resultados indicam que a α-sinucleína mal dobrada é detectável antes que o dano dopaminérgico no cérebro esteja prestes a ser observado por imagem, sugerindo a disseminação onipresente dessas proteínas mal dobradas antes que ocorra dano neuronal substancial”, acrescenta o coautor do estudo Luis Concha, diretor de pesquisa e desenvolvimento da Amprion, dos EUA.

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