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Pesquisa liderada pela UFPR analisou dados de 1.358 cérebros e identificou 11 perfis moleculares; aplicação clínica ainda depende de novos estudos.
21 de setembro de 2026 às 14:32 - Atualizado às 15:30
Alzheimer: pessoas idosas de mãos dadas. Foto: Marcelo Camargo/Agência Brasil
Pesquisadores liderados pela Universidade Federal do Paraná (UFPR) utilizaram inteligência artificial para identificar diferentes padrões moleculares associados ao Alzheimer. Publicado na revista Cell Reports, o estudo analisou dados de 1.358 cérebros de idosos falecidos e encontrou 11 perfis biológicos distintos.
O trabalho integrou a dissertação de mestrado de Lucas Scheidemantel, no programa de Bioinformática da UFPR, sob orientação do professor Ricardo A. Vialle, também vinculado à Rush University, em Chicago, nos Estados Unidos.
Os dados vieram dos estudos ROS/MAP, que acompanham participantes inicialmente sem demência, com avaliações clínicas anuais até a doação do cérebro. Isso permite relacionar o histórico de saúde às alterações encontradas no tecido cerebral.
A equipe combinou diferentes conjuntos de informações moleculares com dois métodos de aprendizado de máquina: MOFA e SpeakEasy. O objetivo foi encontrar padrões nos dados, sem treinar um sistema para prever quem desenvolveria Alzheimer.
Primeiro, o MOFA resumiu as informações em 50 fatores moleculares. Depois, o SpeakEasy agrupou os participantes conforme as combinações desses fatores, identificando os 11 perfis.
Alguns grupos apresentaram poucas ou nenhuma alteração característica do Alzheimer. Outros reuniram maior comprometimento, associado a dificuldades em atividades cotidianas, alterações de movimento ou maior presença de lesões cerebrais.
Entre os perfis mais afetados, um se destacou pelo acúmulo de emaranhados da proteína tau, esclerose do hipocampo e lesões vasculares. Os resultados reforçam que diferentes processos biológicos podem coexistir no cérebro envelhecido.
Os pesquisadores ressaltam que os perfis não representam, por enquanto, 11 formas clínicas comprovadas de Alzheimer. Também não é possível concluir que cada grupo tenha uma causa específica ou uma trajetória própria de evolução.
“Neste momento, o principal resultado é mostrar uma maneira de identificar e caracterizar a heterogeneidade molecular”, afirma Vialle.
Para chegar à prática clínica, os resultados precisam ser reproduzidos em outras populações. A maioria dos dados analisados veio de pessoas com ancestralidade europeia, o que limita a generalização das conclusões.
No futuro, a combinação de informações clínicas, genéticas e moleculares poderá ajudar a investigar respostas a tratamentos e possíveis alvos terapêuticos. Essa possibilidade, porém, ainda depende de validação em estudos independentes.
Com informações da UFPR.
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