Painel de biomarcadores pode distinguir estados de exacerbação estáveis ​​na DPOC

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Revisado clinicamente por Carmen Pope, BPharm. Última atualização em 26 de novembro de 2024.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

TERÇA-FEIRA, 26 de novembro de 2024 – Um painel de biomarcadores pode distinguir entre estados estáveis ​​e de exacerbação na doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), e um modelo de rede neural artificial (RNA) pode prever exacerbações antes da ocorrência dos sintomas, de acordo com um estudo publicado on-line em 20 de novembro na ERJ Open Research.

Ahmed J. Yousuf, da Universidade de Leicester, no Reino Unido, e colegas mediram 35 biomarcadores implicado na patogênese da DPOC em amostras de urina pareadas de 55 pacientes com DPOC durante estados estáveis ​​e de exacerbação. Um modelo que combina os 10 biomarcadores mais discriminatórios foi desenvolvido como um teste próximo ao paciente. Este painel de biomarcadores foi testado em 105 pacientes com DPOC que foram submetidos a testes diários de urina em casa durante seis meses. Uma RNA foi desenvolvida com base em biomarcadores urinários de 85 dos 105 pacientes e foi testada para prever o risco de exacerbação.

Os pesquisadores descobriram que o painel de 10 biomarcadores poderia distinguir significativamente a exacerbação do estado estável nos estudos de descoberta e validação (característica de operação do receptor com uma área sob a curva, 0,84 e 0,81, respectivamente). O modelo RNA previu uma exacerbação dentro de uma janela de 13 dias, com área sob a curva de 0,89. As exacerbações foram identificadas em média sete dias antes do diagnóstico clínico.

"Nossas descobertas sugerem que os biomarcadores urinários identificados são promissores na discriminação das exacerbações da DPOC da DPOC estável, podem ser medidos em casa com um leitor de fluxo lateral e tecnologia móvel e, portanto, poderia ser usada em grande escala", escrevem os autores.

Vários autores revelaram vínculos com a Mologic, que financiou o estudo.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2024-11-27 06:00

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