Esta Medida-chave do Sangue pode Indicar o seu Risco Futuro de Doença

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Se alguma vez fez uma análise ao sangue pedida por um médico, é provável que tenha incluído um hemograma completo. Sendo um dos exames médicos mais comuns em todo o mundo, o hemograma é efectuado milhares de milhões de vezes por ano para diagnosticar doenças e monitorizar a saúde em geral.

Apesar da sua utilização generalizada, a forma como os médicos interpretam os resultados do hemograma pode ser frequentemente imprecisa. Atualmente, estes testes baseiam-se em intervalos de referência padronizados que não têm em conta as diferenças individuais, o que pode limitar a sua precisão.

Na Faculdade de Medicina da Universidade de Washington, a minha equipa e eu estamos a trabalhar para melhorar as análises clínicas ao sangue através da aplicação de ferramentas computacionais. Em colaboração com o Higgins Lab da Harvard Medical School, analisámos 20 anos de dados de hemogramas de dezenas de milhares de doentes nos EUA. Utilizando a aprendizagem automática, desenvolvemos métodos para identificar intervalos personalizados de hemogramas e prever riscos de doenças futuras.

Como Funcionam os Hemogramas e os Testes Clínicos

Ao contrário dos testes puramente diagnósticos, como os de gravidez ou COVID-19, que dão um resultado positivo ou negativo direto, a maioria dos testes clínicos mede caraterísticas biológicas que flutuam dentro de um intervalo regulado.

O hemograma fornece um perfil pormenorizado do seu sangue, incluindo a contagem de glóbulos vermelhos e brancos e os níveis de plaquetas. Estes marcadores são cruciais em quase todas as áreas da medicina.Por exemplo:
A hemoglobina, uma proteína que contém ferro nos glóbulos vermelhos, indica a capacidade de transporte de oxigénio.Níveis baixos podem sugerir deficiência de ferro.
As plaquetas, que ajudam a formar coágulos sanguíneos, podem indicar hemorragia interna se os seus níveis forem demasiado baixos.
Os glóbulos brancos, essenciais para o sistema imunitário, aumentam frequentemente em resposta a infecções.

Os testes laboratoriais são interpretados com base em intervalos de referência.

Atualmente, os médicos utilizam intervalos de referência baseados nos 95% médios dos valores de indivíduos saudáveis para definir intervalos “normais”. No entanto, estes intervalos baseados na população não têm em conta a variabilidade individual, que é largamente influenciada pela genética e pelo ambiente.

Por exemplo, embora a gama normal de plaquetas seja de 150 a 400 mil milhões de células por litro, o seu ponto de referência pessoal – o valor que o seu corpo regula naturalmente – pode estar mais próximo de 200, com uma gama saudável mais estreita de 150 a 250.

Este desfasamento entre os pontos de referência individuais e os intervalos de referência generalizados pode levar a diagnósticos incorrectos. Os médicos podem ignorar sintomas de doença se o seu ponto de referência pessoal diferir significativamente das médias da população ou efetuar testes desnecessários se os seus resultados se aproximarem de um ponto de corte.

Utilizar a Aprendizagem Automática para Personalizar os Resultados Laboratoriais

Muitos pacientes são submetidos a hemogramas de rotina durante os check-ups anuais, criando um rico historial de dados. Ao aplicar a aprendizagem automática a estes dados, estimámos os pontos de referência do hemograma para mais de 50.000 pacientes e descobrimos que os intervalos normais individuais são cerca de três vezes mais estreitos do que os intervalos baseados na população. Por exemplo, enquanto o intervalo padrão de glóbulos brancos é de 4,0 a 11,0 biliões de células por litro, os verdadeiros intervalos da maioria dos indivíduos situam-se entre 4,5 e 7,0 ou 7,5 e 10,0.

A interpretação dos resultados dos testes com base em pontos de referência personalizados melhorou a deteção de doenças como a deficiência de ferro, a doença renal crónica e o hipotiroidismo.
Também nos permitiu identificar alterações subtis que poderiam passar despercebidas quando se utilizam intervalos de referência mais amplos.

Prever o Risco de Doenças Futuras

Curiosamente, os pontos de referência individuais também se revelaram fortes preditores de futuros riscos para a saúde.Por exemplo, os doentes com valores de referência de glóbulos brancos mais elevados tinham maior probabilidade de desenvolver diabetes tipo 2 e enfrentavam quase o dobro do risco de morte por qualquer causa, em comparação com os doentes com contagens mais baixas. Outros marcadores de contagem sanguínea também se correlacionaram com os riscos de doença e mortalidade.

O Futuro da Medicina Personalizada

A incorporação de pontos de referência personalizados na prática clínica pode revolucionar a forma como as doenças são rastreadas e diagnosticadas.Ao aproveitar o seu historial médico para definir o que significa verdadeiramente “saudável” para si, os médicos poderão prestar cuidados mais precisos e personalizados.
Esta abordagem representa um passo em frente promissor no domínio da medicina personalizada.

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