Em 2019, Joy Milne, enfermeira aposentada, ganhou destaque nos noticiários quando cientistas descobriram que ela podia “cheirar” a doença de Parkinson em pessoas que têm esse distúrbio neurológico do movimento, que é progressivo e degenerativo, e que afeta milhões de pessoas no mundo.
Isso foi o impulso para que pesquisadores buscassem construir dispositivos que pudessem diagnosticar a doença por meio do odor na pele. Hoje (23), foi noticiado que cientistas da Universidade de Zhejiang, na China, – Jun Liu, Xing Chen e seus colegas – conseguiram desenvolver um sistema olfativo portátil – uma espécie de nariz eletrônico – com inteligência artificial, e que pode potencialmente diagnosticar a doença em consultório médico.
O Parkinson causa sintomas motores, como tremores, rigidez e dificuldade para caminhar, bem como depressão e demência. Embora não haja cura, o diagnóstico e o tratamento precoces podem melhorar a qualidade de vida, aliviar esses sintomas e prolongar a sobrevida. No entanto, a doença geralmente não é identificada até que os pacientes desenvolvam sintomas motores e, a essa altura, já tenham sofrido perda irreversível de neurônios.
Recentemente, cientistas descobriram que pessoas com Parkinson secretam uma quantidade de sebo acima do normal, que é uma substância oleosa e cerosa produzida pelas glândulas sebáceas da pele. Além disso, esse sebo contém níveis anormais de leveduras, enzimas e hormônios, que se combinam para produzir certos odores. Foi então que pesquisadores usaram cromatografia a gás (GC) acoplada à espectrometria de massas para analisar compostos de odor no sebo de pessoas com essa doença.
Sendo um processo que leva muito tempo, exige equipamentos volumosos e caros que devem ficar em instalações adequadas e especializadas, Jun Liu, Xing Chen e seus colegas queriam desenvolver um sistema de GC que fosse mais ágil, mais fácil de usar, portátil e barato para diagnosticar o Parkinson através do olfato, e que pudesse ser utilizado em consultórios ou outros locais de atendimento médico.
Foi então que desenvolveram esse “e-nariz” (que não se parece com o nariz de uma pessoa) que combina a tecnologia de cromatografia gasosa com o que é conhecido como sensor de ondas acústicas de superfície – este último mede concentrações de gases específicos com base em como eles interagem com uma onda sonora. E ainda, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
Buscando construir um modelo para o diagnóstico dessa doença, a equipe coletou amostras de sebo de 31 pacientes com Parkinson e 32 controles saudáveis (não-Parkinson), esfregando com gaze a parte superior das costas dessas pessoas. Utilizando o nariz eletrônico, analisaram os compostos orgânicos voláteis que emanavam da gaze, encontrando três compostos de odor – octanal, acetato de hexila e aldeído perílico – que diferiram significativamente na concentração entre os dois grupos.
Graphical abstract. Credit: DOI: 10.1021/acsomega.1c05060
Com esse modelo de diagnóstico, o nariz eletrônico foi usado para analisar 24 amostras adicionais de sebo, metade das quais eram de pacientes com Parkinson e metade de controles não-Parkinson. Descobriu-se que o dispositivo tinha 70,8% de precisão na identificação de quais pessoas tinham a doença, mas sua especificidade foi de apenas 50%, indicando uma alta taxa de falsos positivos. Quando algoritmos de aprendizado de máquina foram usados para analisar todo o perfil de odor corporal de cada pessoa, a precisão do diagnóstico aumentou para 79,2%.
À medida que esse e-nariz seja testado em um maior número de pessoas – sua precisão aumentará significativamente. Antes de estar pronto para uso clínico, os pesquisadores pretendem testá-lo considerando também fatores como raça.
Fontes: American Chemical Society e Medical XPress
Imagem da capa: Depositphotos
