Amostra de lesão de pele com Mycobacterium leprae (os fiapos vermelhos),
vista ao microscópio em aumento de 1.000 vezes
(imagem: Ajay Kumar Chaurasiya/Wikimedia Commons)
Pesquisadores da
USP analisaram uma molécula capaz de identificar novos casos da doença antes do
surgimento de lesões mais graves
Um exame de sangue,
combinado a um questionário padrão e a uma ferramenta de inteligência
artificial, pode ajudar a mudar a forma como a hanseníase é diagnosticada no
Brasil. A estratégia foi testada por pesquisadores da Universidade de São Paulo
(USP) a partir de amostras de sangue coletadas durante um inquérito
populacional de COVID-19 e mostrou potencial para identificar a doença mais
precocemente, em fases iniciais, quando os sintomas ainda são sutis e os exames
laboratoriais tradicionais costumam falhar.
O novo método
diagnóstico foi avaliado em um estudo conduzido por pesquisadores do Departamento
de Clínica Médica, Bioquímica, Imunologia e Medicina Social da Faculdade de
Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP-USP), com apoio da FAPESP.
Coordenado pelo pesquisador Marco Andrey Frade,
o trabalho foi publicado na
revista BMC Infectious Diseases.
“A hanseníase é uma
doença milenar, mas ainda enfrenta desafios típicos de problemas de saúde pouco
priorizados. Ainda faltam tecnologias laboratoriais sensíveis para o
diagnóstico precoce e muitos profissionais de saúde não estão devidamente
preparados para reconhecer as formas iniciais da doença”, explica o
biomédico Filipe
Lima, um dos autores do estudo. Além
disso, o tratamento padrão utilizado atualmente é basicamente o mesmo há mais
de quatro décadas, o que contribui para casos de falha terapêutica e
resistência bacteriana.
Foi justamente para
enfrentar esse gargalo que os pesquisadores seguiram em busca de identificar
novos biomarcadores e testes para diagnóstico precoce. Para isso, eles aproveitaram
amostras de sangue coletadas durante um inquérito sorológico realizado durante
a pandemia de COVID-19 em Ribeirão Preto. A ideia foi usar esse material já
existente para identificar possíveis pessoas expostas ao bacilo da hanseníase
e, dessa forma, detectar novos casos de forma mais precoce.
Triagem
O estudo combinou
duas ferramentas de triagem. A primeira foi a aplicação de um questionário
clínico de suspeição de hanseníase, chamado QSH, que é composto por 14 questões
focadas principalmente em sinais e sintomas neurológicos. Esse questionário foi
aprimorado com um sistema de inteligência artificial chamado MaLeSQs.
A segunda
ferramenta usada pelos pesquisadores foi realizar um exame de sangue que
detecta a presença de anticorpos contra o antígeno Mce1A, uma proteína-chave
do Mycobacterium leprae, que facilita a invasão e sobrevivência da
bactéria nas células humanas. Atualmente, o antígeno utilizado nos exames de
sangue é o PGL-I, uma molécula que também facilita a entrada da bactéria no
nervo. O método convencional é menos sensível tecnicamente.
“Diferentemente do
teste tradicional [anti-PGL-I], que avalia a presença de apenas um tipo de
anticorpo, o novo exame [anti-Mce1A] analisa três classes diferentes de
anticorpos [IgA, IgM e IgG], o que amplia a sensibilidade e ajuda a diferenciar
exposição ao bacilo, infecção ativa e contato prévio”, explica Lima. Segundo o
pesquisador, o teste tradicional só costuma positivar nas formas mais graves da
doença, quando o bacilo já proliferou e as lesões já existem. “O Mce1A permite
identificar o contato com o bacilo e a doença ativa de forma muito mais
precoce”, explica.
Convite,
questionário e exame
Para chegar aos
resultados, os pesquisadores convidaram as cerca de 700 pessoas incluídas no
inquérito populacional sobre COVID-19 a integrar o estudo sobre hanseníase. Ao
todo, 224 aceitaram participar e responderam ao questionário digital e 195
tiveram amostras de sangue analisadas. Todas foram convidadas a passar por uma
avaliação clínica presencial com médicos especialistas, etapa fundamental para
a confirmação diagnóstica.
Dessas, 37
compareceram à consulta presencial. Ao cruzar os dados do questionário, exame e
avaliação clínica, o resultado chamou a atenção: 12 novos casos de hanseníase
foram diagnosticados, o equivalente a cerca de um terço dos indivíduos
avaliados. “São pessoas que não tinham sintomas evidentes, não suspeitavam que
estavam doentes e foram diagnosticadas graças ao projeto”, destaca Lima.
Segundo o
pesquisador, entre os exames laboratoriais, o anticorpo IgM contra o antígeno
Mce1A apresentou o melhor desempenho, identificando dois terços dos novos casos
confirmados. Quando os pesquisadores combinaram a análise laboratorial com a
ferramenta de inteligência artificial, o método atingiu 100% de sensibilidade,
ou seja, conseguiu sinalizar todos os casos suspeitos de hanseníase,
confirmados na consulta presencial.
“O exame de sangue,
por si só, não confirma o diagnóstico de hanseníase, mas é uma ferramenta
importante para indicar quem realmente precisa ser avaliado por um
especialista”, explica o pesquisador. Segundo Lima, o teste pode fortalecer a
triagem diagnóstica na rede pública de saúde e, em termos de custo, a diferença
em relação aos exames já utilizados é mínima. “Do ponto de vista laboratorial,
são técnicas muito semelhantes, de baixo custo e fácil execução. Qualquer
laboratório de análises clínicas tem capacidade técnica para realizá-las. Na
prática, o que muda é apenas a molécula analisada.”
Além do diagnóstico
precoce da hanseníase, o estudo também usou um mapa de georreferenciamento e
analisou a distribuição espacial dos casos identificados. O mapeamento revelou
um padrão difuso de exposição ao bacilo. “Isso pode ser justificado porque a
gente não conseguiu avaliar clinicamente todos os participantes. Mas o nosso
resultado mostra que a hanseníase está distribuída aleatoriamente na cidade,
não existe uma região específica com maior concentração. Hoje vemos a doença
diagnosticada em pacientes de diferentes perfis socioeconômicos”, afirma Lima.
Problema
de saúde pública
A hanseníase é uma
doença infecciosa que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos,
podendo provocar manchas claras ou avermelhadas, perda de sensibilidade e
fraqueza muscular. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), mais de 200
mil novos casos são registrados anualmente, sobretudo em países de renda média
e baixa.
O Brasil ocupa a
segunda posição global em número de casos, atrás apenas da Índia, e concentra
cerca de 90% das notificações das Américas. Entre os sintomas mais comuns estão
formigamento, câimbras, dormência e áreas da pele com sensibilidade reduzida.
Nessa fase inicial, os exames laboratoriais mais utilizados, como a
baciloscopia – que tenta identificar diretamente a bactéria na pele –, costumam
dar negativo porque a carga bacteriana ainda é muito baixa. “Mais de 60% dos
nossos pacientes podem ter exames negativos, mesmo estando doentes”, diz Lima.
O tratamento
envolve uso de antibióticos por períodos de seis meses a um ano, a depender do
estágio da doença, que atualmente é classificada como uma doença determinada
socialmente (DDS), termo que vem substituindo a expressão “doença
negligenciada” no Brasil.
O próximo passo é
avançar na validação dessas ferramentas para uso em larga escala, com o
objetivo de incorporá-las ao Sistema Único de Saúde (SUS) e à atenção básica.
Paralelamente, o pesquisador trabalha em uma nova etapa do projeto voltada a
aumentar a especificidade do marcador Mce1A. “Hoje, o exame utiliza a proteína
inteira da bactéria. Agora estamos estudando pequenas partes dessa mesma
proteína para avaliar se é possível desenvolver um teste ainda mais sensível e com
maior acurácia”, conclui.
O artigo Serum
geoepidemiology of leprosy biomarkers in a city-wide COVID-19 survey in Brazil pode
ser lido em: link.springer.com/article/10.1186/s12879-025-12483-0.
Fernanda Bassette
Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/exame-de-sangue-associado-a-inteligencia-artificial-abre-caminho-para-diagnostico-precoce-da-hanseniase/57685
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