Ai e optogenética permitem o diagnóstico e tratamento precisos de Parkinson em camundongos

Figuras reconhecidas globalmente Muhammad Ali e Michael J. Fox sofrem há muito tempo com a doença de Parkinson. A doença apresenta um conjunto complexo de sintomas motores, incluindo tremores, rigidez, bradicinesia e instabilidade postural. No entanto, os métodos de diagnóstico tradicionais se esforçaram para detectar alterações de forma sensível nos estágios iniciais, e os medicamentos direcionados à regulação do sinal cerebral tiveram eficácia clínica limitada.

Recentemente, pesquisadores coreanos demonstraram com sucesso o potencial de uma tecnologia que integra a IA e a optogenética como uma ferramenta para diagnóstico preciso e avaliação terapêutica da doença de Parkinson em camundongos. Eles também propuseram uma estratégia para o desenvolvimento de tratamentos personalizados da próxima geração.

Uma equipe de pesquisa colaborativa, composta pelo professor, venceu a equipe do DO HEO do Departamento de Ciências Biológicas, a equipe do professor Daesoo Kim do Departamento de Ciências Cerebrais e Cognitivas, e a equipe do diretor Chang-Jun Lee do Centro de Ciência Básica (IBS) de Centro de Cognição e Socialidade.

Seu trabalho demonstrou simultaneamente a possibilidade de diagnóstico e tratamento precoces e precisos em um modelo animal de doença de Parkinson. O estudo, com o Dr. Bobae Hyeon, pesquisador de pós -doutorado do Instituto Kaist for Biological Science, como o primeiro autor, é publicado na revista Comunicações da natureza.

A equipe de pesquisa criou um modelo de mouse de doença de Parkinson com dois estágios de gravidade. São camundongos machos com anormalidades da proteína alfa-sinucleína, um modelo padrão usado para simular a doença de Parkinson humano para pesquisa diagnóstica e terapêutica.

Em colaboração com a equipe do Professor Kim na Kaist, eles introduziram estimativa de pose 3D baseada em IA para análise comportamental. A equipe analisou mais de 340 características comportamentais-como marcha, movimentos de membros e tremores-dos ratos de Parkinson e os condensou em uma única métrica: a pontuação da doença de Parkinson (APS).

A análise mostrou que os APs exibiram uma diferença significativa em relação ao grupo controle já duas semanas após a indução da doença. Também se mostrou mais sensível na avaliação da gravidade da doença do que os testes tradicionais de função motora. O estudo identificou as principais características diagnósticas, incluindo alterações no passo, movimentos assimétricos dos membros e tremores no peito. As 20 principais características comportamentais incluíram assimetria de mão/pé, alterações no passo e postura e um aumento no movimento torácico de alta frequência.

Para confirmar que esses indicadores comportamentais não eram apenas um declínio geral de motores, mas específicos para a de Parkinson, a equipe aplicou a mesma análise a um modelo de camundongo de esclerose lateral amiotrófica (ELA), também conhecida como doença de Lou Gehrig, em colaboração com a equipe do diretor Lee da IBS. Como o Parkinson e o ALS causam problemas de função motora, se os APs simplesmente refletiram as habilidades motoras ruins, uma pontuação alta deveria ter aparecido em ambas as doenças.

No entanto, a análise do modelo animal ALS mostrou que, apesar de um declínio na função motora, os ratos não exibiram os altos APs observados no modelo de Parkinson. Em vez disso, suas pontuações permaneceram baixas e suas mudanças comportamentais foram distintamente diferentes. Isso demonstra que o APS está diretamente relacionado a mudanças características específicas que aparecem apenas na doença de Parkinson.

Para o tratamento, a equipe de pesquisa utilizou o Optoret, uma tecnologia optogenética que controla com precisão sinais neurotróficos com luz. Essa técnica mostrou -se eficaz no modelo animal, levando a movimentos mais suaves de marcha e membros e uma redução de tremores.

Especificamente, um regime de luz brilhante em dias alternativos foi o mais eficaz e também mostrou uma tendência a proteger os neurônios produtores de dopamina no cérebro.

O professor Won Weo, da Kaist, declarou: “É a primeira vez no mundo que uma estrutura pré-clínica foi implementada que conecta o diagnóstico precoce, a avaliação do tratamento e a verificação do mecanismo da doença de Parkinson, combinando análises comportamentais baseadas em IA com optogenéticos. Isso realiza uma base crucial para futuros medicamentos personalizados e tratamentos personalizados para pacientes com pacientes”.