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# Ciências da saúde # Oftalmologia

Revolucionando o Tratamento do Glaucoma: Uma Nova Esperança

Pesquisas mostram o potencial de medicamentos já existentes para glaucoma de tensão normal.

Junhong Jiang, Di Hu, Qi Zhang, Zenan Lin

― 8 min ler


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O glaucoma é uma condição séria nos olhos que pode levar à cegueira. Acontece quando as células nervosas do olho, conhecidas como células ganglionares da retina, vão morrendo aos poucos. Quando isso acontece, a pessoa começa a perder a visão, geralmente de um jeito que nem percebe de início. É um ladrão sorrateiro da visão. Globalmente, mais de 70 milhões de pessoas são afetadas por essa condição, com cerca de 10% delas perdendo a visão completamente em ambos os olhos. Isso é um grande problema, não só para quem sofre com isso, mas também para os sistemas de saúde ao redor do mundo.

O que causa o glaucoma?

Uma das principais causas do glaucoma é a pressão alta dentro do olho, conhecida como Pressão Intraocular elevada (PIO). Pense nisso como um balão que enche demais e acaba estourando. Os profissionais de saúde costumam focar o tratamento em baixar essa pressão ocular. Os tratamentos incluem medicamentos, tratamentos a laser e, às vezes, cirurgia. No entanto, nem todos os pacientes com glaucoma têm pressão alta. Algumas pessoas podem desenvolver glaucoma mesmo quando a pressão ocular está dentro da faixa normal. Isso é chamado de glaucoma de tensão normal (GTN). Como você pode imaginar, isso torna o tratamento do glaucoma mais complicado que um gato em cima de um telhado quente.

Por que o GTN é um problema?

O GTN é especialmente desafiador porque baixar a pressão ocular sozinha não parece ajudar esses pacientes tanto. Os médicos reconhecem que outros fatores podem contribuir para a progressão do GTN, mas não há muitas opções de tratamento disponíveis fora das que diminuem a pressão ocular. Isso deixa uma grande lacuna no cuidado, e há uma necessidade urgente de encontrar novos tratamentos para quem vive com GTN.

A ideia da reapropriação de medicamentos

Uma abordagem promissora para desenvolver novos tratamentos é a prática chamada reapropriação de medicamentos. Isso significa pegar medicamentos que já estão aprovados para uma condição e descobrir se podem funcionar para outra. É mais fácil e rápido do que começar do zero com medicamentos totalmente novos, o que pode levar anos, muito dinheiro, e às vezes parece um jogo de roleta.

Exemplos de sucesso na reapropriação de medicamentos existem no tratamento de doenças como câncer e HIV, então faz sentido procurar medicamentos existentes que também poderiam ajudar o GTN. No entanto, identificar quais medicamentos reapropriar pode ser muito demorado, como tentar encontrar uma agulha em um palheiro.

A ascensão da tecnologia na medicina

Avanços recentes em tecnologia, especialmente em inteligência artificial (IA), estão começando a mudar a forma como encaramos a medicina. A IA generativa, um tipo de IA que pode analisar grandes quantidades de informação e ajudar em várias tarefas, mostrou promessa em áreas como descoberta de medicamentos. A IA consegue filtrar toneladas de dados muito mais rápido do que até os pesquisadores humanos mais dedicados.

Um modelo de IA bem conhecido é o ChatGPT, que pode gerar informações e fornecer insights com base nos dados que foi treinado. É como ter um amigo super inteligente que pode ajudar com o dever de casa, mas no mundo da medicina. Os pesquisadores estão começando a usar modelos de IA em sua busca por novos candidatos a medicamentos para várias condições de saúde, incluindo o GTN.

Encontrando potenciais candidatos a medicamentos para o GTN

Em um estudo, pesquisadores usaram vários modelos de IA, incluindo o ChatGPT e outros, para procurar medicamentos existentes que poderiam ajudar com o GTN. Eles fizeram uma série de perguntas aos modelos de IA, meio que como um programa de perguntas e respostas, onde o objetivo era criar listas de potenciais candidatos a medicamentos baseadas em sua eficácia e propósitos originais.

Depois de rodar várias consultas, a IA veio com uma lista de medicamentos. Os pesquisadores então compararam os resultados de diferentes modelos de IA para encontrar candidatos comuns entre eles. É como ter vários amigos opinando sobre um filme e só seguindo os que todos concordam.

Os candidatos finais a medicamentos

Através do processo, três principais candidatos a medicamentos surgiram: Metformina, Losartana e Memantina.

  • Metformina é usada principalmente para tratar diabetes tipo 2, ajudando a baixar os níveis de açúcar no sangue. Pense nela como um segurança impedindo o açúcar de entrar na balada—seu fluxo sanguíneo.

  • Losartana é um medicamento frequentemente usado para tratar pressão alta.

  • Memantina é normalmente prescrita para doença de Alzheimer, ajudando a melhorar a memória e a função cognitiva.

O fato de esses três medicamentos poderem ajudar a tratar o GTN é um desenvolvimento empolgante porque foram projetados para abordar diferentes problemas de saúde e poderiam ser benéficos para pessoas que lutam com GTN.

Identificando alvos para os medicamentos

Uma vez que os candidatos a medicamentos foram identificados, a próxima tarefa foi determinar como esses medicamentos poderiam ajudar os pacientes com GTN. Isso envolveu olhar para os alvos específicos que esses medicamentos atuam no corpo.

Para cada um dos três medicamentos, os pesquisadores pesquisaram bancos de dados em busca de informações sobre seus alvos. Esses alvos são muitas vezes proteínas ou células no corpo com as quais o medicamento interage para trazer um efeito terapêutico. É como descobrir quem são os VIPs em uma festa que o segurança precisa prestar atenção.

A partir dessa pesquisa, eles encontraram vários alvos associados à Metformina, Losartana e Memantina. A pesquisa mostrou que a Metformina, em particular, poderia reduzir o risco de GTN através de sua ação sobre certos alvos relacionados à regulação da glicose e inflamação.

O papel da pesquisa genética

Para validar ainda mais suas descobertas, os pesquisadores utilizaram estudos genéticos com um método conhecido como randomização mendeliana. Essa é uma forma chique de dizer que usaram informações genéticas para ver se há um efeito causal dos medicamentos identificados no GTN. Eles investigaram como os medicamentos poderiam influenciar certos traços, como níveis de açúcar no sangue ou desempenho cognitivo.

Em termos mais simples, essa etapa ajudou a descobrir se tomar Metformina (por exemplo) realmente poderia reduzir o risco de desenvolver GTN ou se seria apenas uma feliz coincidência.

Resultados promissores

Os resultados foram promissores, especialmente para a Metformina. O estudo indicou que a Metformina poderia ter um efeito positivo no GTN ao baixar os níveis de glicose. As implicações mais amplas são empolgantes. Se a Metformina pode ajudar a controlar os sintomas do GTN, isso pode fazer uma grande diferença para muitos pacientes vivendo com essa condição.

A Metformina atua influenciando certas proteínas e caminhos no corpo, o que pode afetar direta ou indiretamente a saúde dos olhos. Entender como essas interações funcionam é crucial para desenvolver tratamentos que poderiam realmente fazer a diferença na vida das pessoas.

Por que Metformina?

Por que a Metformina está se tornando uma estrela nessa pesquisa? Estudos mostram que ela não só diminui o açúcar no sangue, mas também tem papéis na redução da inflamação e do estresse nas células, o que poderia ser benéfico para a saúde ocular. Além disso, ela tem um histórico de segurança comprovado ao longo dos anos no tratamento do diabetes. Ninguém quer tomar um medicamento que dá mais problemas do que soluções!

Conclusão: Uma luz no fim do túnel

Em resumo, os pesquisadores avançaram na identificação de potenciais novos tratamentos para o GTN usando uma combinação de IA e métodos genéticos. Os resultados iniciais indicam que a Metformina poderia ser uma adição valiosa ao kit de ferramentas para gerenciar essa condição complicada.

Embora essa pesquisa ainda esteja em estágios iniciais, ela destaca o potencial de usar medicamentos existentes de novas maneiras para ajudar indivíduos que sofrem com condições como o glaucoma de tensão normal.

Pode não resolver todos os problemas da noite para o dia, mas é um passo na direção certa—quase como encontrar aquela agulha esquiva em um palheiro e perceber que o palheiro pode não ter tanto feno quanto você pensava! Mais estudos e ensaios clínicos serão necessários para confirmar essas descobertas, mas para muitos, isso oferece uma luz de esperança e uma visão de um futuro mais brilhante para o tratamento do glaucoma.

Fonte original

Título: Generative AI and genetic analyses indicate metformin as a drug repurposing candidate for normal tension glaucoma

Resumo: BackgroundThe normal tension glaucoma (NTG) has limited drug options since current anti-glaucoma medications are mostly designed to decrease intraocular pressure (IOP). The emerging generative artificial intelligence (GAI) may provide an unprecedented approach for its drug repurposing research. MethodsFirst, we iteratively interactivated with ChatGPT using 10 independent queries. Each query consists of two prompts, which asked ChatGPT to offer 20 drug repurposing candidates (DRCs) for NTG. The same process was employed to find DRCs with other two GAI models (i.e Google Gemini Advance and Anthropic Claude). The DRCs were quantified and ranked by their appearing frequency and orders. By tasking GAI and DrugBank database, the targets for the selected DRCs were identified. Then, the ChEMBL database was utilized to find the target-associated genes. The relevant instrumental variables (IVs) mapped to these genes were then identified with the GTEX dataset. In order to quantify the drugs effect, the mediation exposures (e.g. HbA1c for metformin) for the identified drugs were introduced to the single SNP mendelian randomization (SSMR) to filter the IVs with significant causal influence on the mediation traits. The filtered IVs were then utilized to measure the DRCs causal effect on NTG. ResultsOur results showed that three drugs (i.e. Metformin, Losartan, Mementine) appeared simultaneously in the suggesting lists generated by three GAI models. By utilizing GAI and DrugBank database, 8, 2 and 7 targets were identified for them, respectively. After searching ChEMBL and GTEx, the targets associated genes were identified for selecting corresponding IVs. Finaly, the SSMR kept 308 IVs for metformin, 11 for losartan, 180 for memantine. Applying the target-based MR, we found that, metformin may exert causal influence on NTG through targets GLP-1 and gluconeogenic enzymes, while no obvious causal links were detected in the study on losartan and mementine. ConclusionsOur results offered novel evidences to support the metformins repurposing in NTG patients. Moreover, we firstly proposed a novel paradigm consisting of GAI and genetic tools, which could serve as an effective pipeline for drug repurposing investigations of other diseases.

Autores: Junhong Jiang, Di Hu, Qi Zhang, Zenan Lin

Última atualização: 2024-12-03 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.24318301

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.24318301.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao medrxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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