Quais fatores levam à doença respiratória crônica? Pesquisadores investigaram essa questão usando dados de saúde de cerca de 780 bebês. Sua análise mostra que o risco de crianças desenvolverem asma mais tarde na vida pode ser previsto de forma mais confiável observando o desenvolvimento dinâmico dos sintomas durante o primeiro ano de vida.
Cerca de uma em cada dez crianças na Suíça sofre de asma. Predisposição genética, fumo passivo, altos níveis de poluição do ar e infecções são apenas alguns dos fatores de risco para essa doença crônica. Cada fator tem apenas uma pequena influência por si só. É a interação deles que torna a asma mais provável, de acordo com a hipótese de um comitê de pesquisa internacional, do qual o professor Urs Frey da Universidade de Basel e do Hospital Infantil Universitário de Basel é membro.
Junto com o Dr. Uri Nahum de sua equipe e colegas internacionais, Frey investigou como a interação desses fatores durante o curso do primeiro ano de vida afetou o desenvolvimento dos sistemas respiratórios das crianças. A análise foi baseada em dados de saúde de duas coortes, totalizando cerca de 780 bebês saudáveis nascidos em vários países europeus. A equipe de pesquisa relata os resultados em A Lancet Saúde Digital.
Uma nova maneira de encarar a doença crônica
Para ambas as coortes, os pesquisadores calcularam a rede de interações entre uma série de fatores de risco conhecidos para cada semana da vida de cada criança e, então, compararam-nas com o aparecimento de sintomas como tosse ou chiado. “Observar essa interação de fatores de risco no contexto do desenvolvimento dinâmico ao longo do tempo é uma nova maneira de olhar para doenças crônicas”, sublinha Frey. É um caso de observar os pulmões em desenvolvimento se adaptando ao seu ambiente.
E foi exatamente isso, a adaptação dos pulmões, que diferenciou o grupo de crianças que desenvolveram asma entre dois e seis anos de idade daquelas que não a desenvolveram quando começaram a escola (geralmente aos seis anos de idade na Suíça). “É um exemplo prático e agradável do valor dos dados digitais de saúde, que foram quantificados matematicamente pela primeira vez usando esses tipos de análises de rede dinâmicas”, diz Frey.
As descobertas ainda não podem ser usadas para diagnóstico precoce em crianças individuais. No entanto, de acordo com Frey: “Com maiores quantidades de dados e aprendizado de máquina, certamente seria concebível calcular um perfil de risco para crianças individuais no futuro.” Hoje em dia, dados de saúde digitais são relativamente fáceis de coletar com a ajuda de aplicativos de smartphone.
Além dos pesquisadores da Universidade de Basileia e do UKBB, outros pesquisadores da Universidade de Ciências Aplicadas e Artes do Noroeste da Suíça e do Inselspital Bern também estavam envolvidos, bem como de instituições parceiras europeias que estavam envolvidas nos estudos de coorte “Basel-Bern Infant Lung Development” (BILD) e “Protection Against Allergy: Study in Rural Environments” (PASTURE).
Publicação original
Uri Nahum et al.
Trajetórias de sintomas na infância para a previsão de sibilância e asma subsequentes nas coortes BILD e PASTURE: uma análise de rede dinâmica.
Revista Lancet Saúde Digital (2024), doi: 10.1016/S2589-7500(24)00147-X
