segunda-feira, 2 de janeiro de 2012

O potencial do uso de biomarcadores combinados: o caso da malária placentária oculta

ResearchBlogging.org
Post de Bruno Sangiorgi
Apesar dos eritrócitos serem o alvo do agente etiológico da malária, diversas complicações localizadas da doença, em órgãos como o cérebro e olhos, podem ocorrer devido ao sequestro dos eritrócitos nestes locais. Este é o caso da malária placentária oculta (OPM), uma forma de malária que ocorre na gravidez mas não pode ser detectada por métodos convencionais como macerado do sangue periférico. Mulheres com OPM podem apresentar complicações na gravidez e por isso é recomendado a aplicação de antimalariais independente da apresentação de sintomas da doença.
Esta administração indiscriminada de medicamentos pode ainda causar problemas, como efeitos colaterais, aumento de resistência do parasita, além do gasto desnecessário com os medicamentos. Visando otimizar este processo, recentemente foi publicado um estudo sobre a possibilidade de algumas proteínas presentes no sangue periférico, quando analisadas de modo conjunto, serem utilizadas como indicadores biológicos (biomarcadores) desta doença. A identificação dos biomarcadores para OPM poderia ser utilizado para direcionar o tratamento aos indivíduos cujas concentrações destas proteínas indiquem a presença da doença.
Para identificar os biomarcadores para OPM, comparações dos níveis de certas proteínas foram feitas entre dois grupos, “com OPM (n = 24)”: qual foram incluídas mães cujos parasitas foram detectados tanto no sangue periférico quanto na placenta, e “sem OPM (n = 326)”: cujos parasitas não foram detectados no sangue periférico e placenta. Tenho dúvidas se este foi o melhor delineamento experimental, pois houveram casos (n = 21) de parasitas detectados no sangue periférico mas não na placenta, sendo estes casos descartados. Quem sabe a formação de um terceiro grupo com estes casos, um grupo de “malária não-OPM”, poderia fornecer um ajuste fino na identificação de biomarcadores somente para OPM, discriminando casos de malária não placentária na gravidez.
De qualquer modo, das proteínas comparadas por curvas ROC entre ambos os grupos, níveis séricos de proteína-C reativa (CRP), fms-like tirosina kinase-1 tipo fms (sFlt-1) e leptina obtiveram, individualmente, modestas AUC em torno de 70. Para analisar o potencial conjunto destas proteínas em identificar indivíduos com OPM, valores foram atribuídos abaixo do cutoff para CRP ou acima para sFlt-1 e leptina, formando então um escore (biomarker score), que quando comparado entre os mesmos grupos, resultaram em uma curva ROC com AUC de 83 e 100% de especificidade. Além disso, outro escore foi elaborado somando a pontuação atribuída as curvas ROC das proteínas  com outra pontuação atribuída a variáveis clínicas (anemia e febre), gerando um novo escore (clínical + biomarker score) com AUC ligeiramente superior (85).
Tenho dúvidas acerca da aplicabilidade no uso de características clínicas juntamente a laboratoriais (dosagem das proteínas) em escores, devido a sua subjetividade e dificuldade de apuração, principalmente em casos quais o aumento no poder discriminatório é pequeno. O uso somente dos biomarcadores combinados, apesar de requisitar uma quantidade maior de análises laboratoriais (cada proteína foi quantificada por um kit de ELISA), pode funcionar como uma ferramenta poderosa, especialmente quando isoladamente as proteínas sugeridas não possuem uma capacidade satisfatória de discriminação. Apesar deste estudo específico ter seu foco na OPM, seu método relativamente simples de atribuir valores com base em concentrações acima ou abaixo da curva ROC pode ser aplicada em todo estudo qual mais de uma proteína esteja sendo avaliada.


Conroy, A.L., Liles, W.C., Molyneux, M.E., Rogerson, S.J., Kain, K.C. (2011). Performance Characteristics of Combinations of Host Biomarkers to Identify Women with Occult Placental Malaria: A Case-Control Study from Malawi PLoS ONE, 6 (12) : 10.1371/journal.pone.0028540

2 comentários:

  1. Se utilizado apenas variáveis clínicas, qual a área abaixo da curva?

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  2. Neste caso, a AUC do Clinical Score foi de 0.72.

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