Novo Modelo Melhora Pesquisa em Probióticos
Um novo modelo melhora a compreensão dos probióticos e das respostas individuais.
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Índice
Pesquisas recentes sobre o microbioma, que é a coleção de microrganismos em nossos corpos, deram origem a novas formas de tratar problemas como constipação usando produtos chamados Probióticos e prebióticos. Probióticos são micróbios vivos que podem ajudar a melhorar nossos movimentos intestinais quando tomados na quantidade certa. Mas nem todo mundo responde da mesma forma a esses produtos. Algumas pessoas veem bons resultados, enquanto outras não. Isso complica a compreensão de quão bem os probióticos funcionam para diferentes indivíduos.
Pra avaliar melhor como os probióticos afetam as pessoas, os pesquisadores têm usado um método chamado ensaio cruzado. Nesse tipo de ensaio, cada participante recebe tanto o probiótico quanto um placebo (um tratamento inativo) em momentos diferentes. Isso permite que os pesquisadores comparem os efeitos do probiótico com o placebo para cada pessoa.
Ensaios Cruzados
Os ensaios cruzados envolvem várias etapas. Primeiro, os participantes tomam uma cápsula contendo o probiótico ou o placebo por um número específico de dias. Depois de um período de pausa, durante o qual se espera que os efeitos do primeiro tratamento desapareçam, eles tomam o outro tratamento por mais dias. Esse tipo de ensaio é útil porque permite que os pesquisadores vejam como características individuais, como gênero ou genética, afetam as respostas aos probióticos.
Um desafio ao estudar probióticos é que as pessoas reagem de maneira diferente. Algumas mostram mudanças significativas nos hábitos intestinais após tomar um probiótico, enquanto outras não. Essa variação complica a forma como os pesquisadores medem a eficácia geral dos probióticos.
Diferenças Individuais
Pra lidar com o problema das respostas individuais, alguns estudos tentaram agrupar as pessoas em categorias com base em quão bem elas reagem aos probióticos. Por exemplo, os indivíduos podem ser classificados como Respondedores fortes, respondedores fracos ou não respondedores. Mas pesquisas anteriores às vezes não consideraram quanto tempo leva pra os probióticos começarem a fazer efeito depois de serem tomados. Essa lacuna de tempo significa que, se os pesquisadores não considerarem isso, podem categorizar erroneamente algumas respostas individuais.
Modelo Proposto
Pra melhorar a avaliação de como os probióticos funcionam, um novo modelo estatístico foi sugerido. Esse modelo leva em conta o tempo necessário para que os probióticos mostrem efeitos nos movimentos intestinais. Ele analisa o número total de vezes que uma pessoa vai ao banheiro ao longo do tempo e estima a probabilidade de que a pessoa seja uma respondedora ao tratamento.
O novo modelo foi desenhado pra considerar tanto o atraso entre tomar um probiótico e quando seus efeitos aparecem quanto as diferenças na resposta dos indivíduos. Usando esse modelo, os pesquisadores conseguiram identificar quem provavelmente se beneficiaria dos probióticos de forma mais precisa do que os métodos anteriores.
Design do Estudo
Pra testar esse novo modelo, os pesquisadores usaram tanto dados sintéticos (dados inventados pra testar como o modelo funciona) quanto dados reais de um estudo anterior envolvendo pessoas que tomavam um tipo específico de probiótico. Eles queriam ver se considerar o atraso de tempo mudaria suas conclusões sobre quem respondeu bem ao probiótico.
Os resultados mostraram que reconhecer esse atraso de tempo levou a estimativas melhores sobre quão eficazes os probióticos realmente eram para os indivíduos. De fato, quando compararam os resultados do novo modelo com um modelo mais antigo que não considerava o atraso de tempo, descobriram que o novo modelo gerou resultados diferentes e potencialmente mais precisos.
Resultados de Dados Sintéticos
Em experimentos usando dados sintéticos, os pesquisadores descobriram que o novo modelo foi capaz de identificar melhor os respondedores. Ele conseguiu mostrar se as pessoas tiveram mudanças positivas após tomar probióticos. O modelo mostrou que prestar atenção ao tempo que os probióticos levam pra agir foi uma diferença significativa na compreensão da eficácia deles.
Descobertas de Dados Reais
Quando aplicaram o novo modelo a dados reais de um estudo anterior, os pesquisadores conseguiram visualizar quão bem cada indivíduo respondeu aos probióticos. Algumas pessoas mostraram grandes melhorias, enquanto outras tiveram pouca ou nenhuma mudança. Isso foi útil porque conectou os resultados estatísticos aos dados originais, garantindo que as descobertas fossem consistentes com o que realmente foi observado durante os ensaios.
Microbiota Intestinal
Relação com aOutro aspecto que os pesquisadores analisaram foi a relação entre quão bem as pessoas responderam aos probióticos e sua microbiota intestinal, que é a mistura específica de bactérias e outros microrganismos em seus sistemas digestivos. Eles descobriram que certos tipos de bactérias podem afetar se alguém irá responder positivamente aos probióticos.
Em particular, um tipo de bactéria estava ligado a efeitos negativos. Isso sugere que certas bactérias intestinais podem atrapalhar a eficácia dos probióticos para alguns indivíduos. Embora tenham notado essa conexão, enfatizaram que mais pesquisas são necessárias pra confirmar essas descobertas.
Importância do Novo Modelo
O desenvolvimento desse novo modelo tem implicações significativas para como os probióticos são testados e avaliados no futuro. Como ele considera vários fatores, incluindo diferenças individuais e o tempo de ação dos probióticos, pode levar a conclusões mais precisas e confiáveis sobre quem se beneficia desses tratamentos.
Identificando os respondedores de forma mais eficiente, esse modelo pode ajudar a evitar a classificação errada de indivíduos que podem não se beneficiar realmente dos probióticos. Isso é crucial tanto para a saúde pessoal quanto para os esforços de saúde pública, já que garante que as pessoas recebam os tratamentos mais apropriados para suas condições.
Direções Futuras
Enquanto o novo modelo mostra promessas, ainda há questões a serem abordadas. Por exemplo, os pesquisadores usaram um atraso de tempo fixo em geral para os probióticos e Placebos. No entanto, os efeitos podem variar dependendo do tipo de tratamento. Estudos futuros poderiam explorar o uso de diferentes atrasos de tempo para cada tratamento pra refinar ainda mais a precisão do modelo.
Além disso, os pesquisadores usaram suposições gerais sobre distribuições anteriores, mas abordagens mais personalizadas poderiam melhorar as estimativas. À medida que a ciência em torno dos probióticos e da saúde intestinal continua a evoluir, esse modelo poderá se adaptar para abranger outros tipos de condições de saúde também.
Conclusão
Em resumo, os avanços na modelagem da eficácia dos probióticos oferecem uma nova forma de entender tratamentos para constipação e problemas similares. Ao incorporar diferenças individuais e considerar o tempo que os probióticos levam pra agir, essa abordagem abre caminho pra soluções de saúde mais personalizadas e eficazes.
Esse modelo representa um passo à frente na compreensão de como a saúde do nosso intestino desempenha um papel na saúde geral e sugere novas avenidas para pesquisas que podem levar a protocolos de tratamento ainda melhores no futuro. Focando tanto na ciência quanto nas experiências individuais, os pesquisadores estão mais bem equipados para ajudar as pessoas a melhorarem sua saúde e bem-estar.
Título: Probiotic responder identification in cross-over trials for constipation using a Bayesian statistical model considering lags between intake and effect periods
Resumo: Recent advances in microbiome research have led to the further development of microbial interventions, such as probiotics and prebiotics, which are potential treatments for constipation. However, the effects of probiotics vary from person to person; therefore, the effectiveness of probiotics needs to be verified for each individual. Individuals showing significant effects of the target probiotic are called responders. A statistical model for the evaluation of responders was proposed in a previous study. However, the previous model does not consider the lag between intake and effect periods of the probiotic. It is expected that the lag exists when probiotics are administered and when they are effective. In this study, we propose a Bayesian statistical model to estimate the probability that a subject is a responder, by considering the lag between intake and effect periods. In synthetic dataset experiments, the proposed model was found to outperform the base model, which did not factor in the lag. Further, we found that the proposed model could distinguish responders showing large uncertainty in terms of the lag between intake and effect periods.
Autores: Shion Hosoda, Y. Nishimoto, Y. Yamauchi, T. Yamada, M. Hamada
Última atualização: 2023-10-24 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.03.14.22272054
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.03.14.22272054.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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