Estudo Big Data dos pacientes gravemente acometidos financiado pela OMF: Novidades

Nesta quarta-feira da ciência #OMFScienceWednesday, fazemos uma revisão do Estudo Big Data dos pacientes gravemente acometidos.

Este estudo, conduzido pelos Drs. Davis e Xiao, incluiu mais de 1.000 testes por paciente, produzindo, até onde sabemos, a maior base de dados já gerada a partir de um grupo de pacientes de ME / CFS. Este estudo big data examinou o genoma dos pacientes, expressão gênica, metabolômica, microbioma, sequenciamento e quantificação do DNA livre, e citocinas, e também uma gama de testes tipicamente realizados por médicos clínicos. Em 2017, o foco do estudo foi na análise, integração de dados e na disponibilização do conjunto de dados para pesquisadores no Stanford End ME / CFS Data Center (necessário registro).

Novidades:

• Foram observadas diferenças em metabólitos, microbiomas, citocinas, e em diversos outros resultados de testes clínicos quando comparados pacientes e controles.
• Não foram encontradas diferenças significativas para nenhum dos principais vírus de DNA entre pacientes e controles, utilizando DNA livre do sangue. Ao utilizar DNA livre foi possível procurar até por tipos de vírus que podem se esconder atrás da barreira sangue-cérebro, e que escapam da detecção por meios normais. Além disto, o sangue dos pacientes foi examinado à procura de novos agentes patogênicos, a partir do isolamento de partículas do sangue e do uso de sequenciamento de DNA. Não foram encontrados novos agentes patogênicos.
• As pontuações do questionário SF-36 são piores do que as de diversas das principais doenças e têm a menor correlação com depressão e doenças mentais. (O SF-36 é um questionário no qual os pacientes informam sobre sua fadiga e outros aspectos da sua qualidade de vida.)
• A Genética tem sido um aspecto particularmente interessante deste estudo, pois a equipe identificou vários possíveis genes que podem predispor o indivíduo a desenvolver ME / CFS (ou a forma grave de ME / CFS). Isso é animador pois poderá nos explicar a causa raiz desta doença – que ainda permanece um mistério.
• Ampliar a análise é a prioridade, dada a complexidade do conjunto de dados. A OMF financiou um especialista em bioinformática em tempo integral no Centro de Tecnologia Genômica de Stanford para ajudar a completar a análise dos dados, publicá-la na literatura científica, e para continuar integrando-a a futuros projetos.

A OMF agradece a Claudia Musso esta tradução para português.