COMENTÁRIO

Eric Topol escolhe os 10 principais avanços tecnológicos que definirão a medicina

Dr. Eric J. Topol

Notificação

25 de janeiro de 2018

Todos os anos avalio os 10 principais avanços tecnológicos que foram manchete no ano anterior, e essas tecnologias prometem revolucionar a medicina no próximo ano. Aqui estão elas, sem qualquer ordem de classificação particular.

1 e 2. Terapia gênica e edição de genes

Essas duas biotecnologias estão sendo usadas em ensaios clínicos para doenças que já foram consideradas intratáveis, mas agora se acredita que possam ser curáveis algum dia, principalmente devido a essas novas e importantes ferramentas. Em primeiro lugar, permitam-me diferenciar as duas, porque há confusão considerável sobre o que elas significam.

A terapia de gênica teve rápido sucesso no último outono passado [1,2,3] após um "inverno" de 20 anos durante o qual as coisas pareciam bastante sombrias, e até alguns defensores temiam que talvez nunca houvesse retorno. Em 19 de dezembro de 2017, a US Food and Drug Administration (FDA) aprovou a primeira terapia gênica que tem como alvo uma doença causada por mutações em um gene específico. O tratamento, voretigene neparvovec-rzyl (Luxturna™, Spark Therapeutics), é administrado cirurgicamente por injeção subretiniana para tratar uma forma rara de perda de visão hereditária que pode levar à cegueira.

Quanto à edição gênica, a manipulação ex vivo de células T para leucemia[4] e HIV[5] é usada há vários anos, mas o primeiro caso de edição in vivo foi realizado no último novembro, em um homem de 44 anos com síndrome de Hunter. Não sabemos ainda o resultado.

3. Deep Learning para câncer de pele

Esteva e colaboradores da Stanford University criaram um algoritmo de deep learning para diagnosticar o câncer de pele e depois testaram contra 21 dermatologistas certificados. Conforme eles publicaram na Nature,[6] o algoritmo correspondeu à habilidade dos clínicos de identificar corretamente as lesões malignas e benignas.

Isso representa uma demonstração "in silico" ou modelagem computacional de um processo biológico; um estudo prospectivo no mundo real em pacientes será necessário para assegurar que a alta precisão do algoritmo de deep learning seja clinicamente validada. Se assim for, os desenvolvedores esperam que eles sejam então transferidos para dispositivos móveis e que a tecnologia de diagnóstico visual também seja usada em outros campos. 

4. Avaliação "panorâmica" do câncer

No ano passado, eu visitei a Tempus Labs, uma empresa de Chicago operada por Eric Lefkofsky, o cofundador do Groupon. Ele lançou a Tempus em 2015, depois que a esposa teve câncer de mama e eles não conseguiram encontrar um lugar para que ela fosse submetida a uma avaliação abrangente.

Atualmente, a Tempus colabora com a maioria dos centros abrangentes de câncer do National Cancer Institute nos Estados Unidos, e fornece exames avançados no câncer: sequenciamento do DNA tumoral e germinal; biópsia líquida de DNA de células circulantes; sequenciamento de RNA de tumores; caracterização do sistema imunológico de tumores e dos pacientes; culturas organoides de células tumorais com teste de drogas; machine learning com todas essas camadas de informação e prontuários médicos eletrônicos; relatórios de patologia; e todas as imagens médicas.

Anteriormente, algumas empresas ofereciam exames isolados, mas esta é a primeira a fazer todos eles. Esperamos publicações que deixem claro se essa abordagem de informação rigorosa e em múltiplas camas mudará os resultados dos pacientes.

5. Diagnóstico de fibrilação atrial por de smartwatch

Em novembro de 2017, a AliveCor anunciou que recebeu aprovação da FDA de um algoritmo para a sua pulseira de relógio com um sensor de ECG incorporado. O KardiaBand, quando usado com um Apple Watch, rastreia o índice de frequência cardíaca para atividade física de uma pessoa, aprendido com vários dias de captura de dados. Quando uma leitura destoante é detectada, mostrando uma frequência cardíaca consideravelmente fora do que seria esperado para a atividade da pessoa, ele ou ela recebe um alerta para registrar seu ECG. Um PDF da leitura pode então ser enviado pelo smartphone. Isso representa o primeiro algoritmo de inteligência artificial aprovado pela FDA para ajudar os consumidores na obtenção de dados para um diagnóstico médico.

6. Sequenciamento de patógenos

Os avanços tecnológicos agora permitem sequenciar genomas de patógenos rapidamente com ferramentas (por exemplo, MinION; Oxford Nanopore Technologies) que podem ser implantadas em qualquer lugar em meio a um surto, facilitando respostas de saúde pública muito mais rápidas.[7] Outros meios de sequenciamento estão sendo atualmente usados em pacientes com sepse. O diagnóstico precoce via sequenciamento poderá, algum dia, evitar a necessidade de hemoculturas e o atraso de dois (ou mais) dias de espera para que os resultados estejam disponíveis.

7. Sensores de monitoramento contínuo de glicemia melhores

Abbott e Dexcom introduziram novos sensores de glicose aprovados pela FDA que são fáceis de usar. O FreeStyle Libre Flash da Abbott é facilmente aplicado no braço e não requer calibração com glicemia de polpa digital. O sensor Dexcom, tipicamente aplicado no abdome ou no braço, envia valores de glicemia no sangue para um smartwatch e smartphone, enquanto o Libre tem um pequeno receptor dedicado. Com as recentes aprovações da FDA, essas leituras de sensores agora podem ser usadas diretamente para dosar a insulina, em contraste com a dependência histórica das leituras de polpa digital.

8. Imunoterapia T-CAR para o câncer

O tratamento das neoplasias hematológicas foi transformado com a aprovação, no último outono, dos primeiros produtos com base em células T com receptor de antígeno quimérico (CAR, na sigla em inglês). Axicabtagene ciloleucel (Yescarta™; Kite Pharma) recebeu a aprovação da FDA para o tratamento de pacientes com linfoma não-Hodgkin de células B agressivo, recidivante, ou refratário, que não são elegíveis para transplante de células-tronco autólogas. Isso seguiu a aprovação da FDA do tisagenlecleucel-T (Kymriah™, Novartis Pharmaceuticals Corporation), indicado para uso em pacientes pediátricos e adultos jovens (três a 25 anos) com leucemia linfoblástica aguda recidivante ou refratária.

Esta terapia individualizada envolve a engenharia de células T de um paciente para expressar um CAR que terá como alvo o antígeno CD19, uma proteína expressa na superfície celular de linfomas de células B e leucemias. As células são então redirecionadas para matar as células cancerosas, com resultados dramáticos em alguns pacientes que não tinham opções de tratamento ou as tinham limitadas. Atualmente, estão sendo feitos trabalhos para ampliar esse efeito favorável em tumores sólidos, enquanto também se tenta prevenir a síndrome de liberação de citocinas, e uma melhor engenharia das células T para que sejam mais específicas e eficientes para o câncer do paciente.

9. Relógio de pressão arterial

A Omron, fabricante de dispositivos de aferição de pressão arterial doméstica mais popular dos Estados Unidos, recebeu aprovação pela FDA para o primeiro smartwatch que faz aferição da pressão sanguínea por meio de uma breve oclusão da artéria radial. A última versão do dispositivo, ilustrada na figura acima, acabou de ser divulgada na CES 2018, a feira anual de eletrônicos realizada em Las Vegas, Nevada.

10. Inteligência artificial para doenças oftalmológicas

Novos programas de computador se baseiam em grandes conjuntos de dados de imagens de retina para detectar retinopatia diabética e outras doenças oculares, e esses "programas de deep learning" continuam a melhorar desde que o Google lançou um há um ano. [8,9] Em sistema de deep learning, o computador não é informado sobre quais características de uma imagem são importantes; ele desenvolve suas próprias regras, pois está exposto a um número crescente de imagens avaliadas. Os desenvolvedores desses sistemas acreditam que eles serão mais precisos do que os clínicos e, eventualmente, serão mais baratos e mais eficientes na detecção de doenças oculares.

Espero que você considere essa lista útil. Eu tento enviar mensagens diárias no Twitter sobre avanços importantes em medicina e tecnologia, então siga-me lá @erictopol se você quer informação contínua.

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