IA pode identificar relógio biológico de uma pessoa com uma amostra de sangue

Pesquisadores desenvolveram uma nova aplicação de inteligência artificial que pode ter alto impacto na vida das pessoas. Por meio da análise sanguínea, um algoritmo de aprendizado de máquina pode identificar o ritmo circadiano de um paciente, o que pode alavancar uma abordagem mais personalizada para tratamentos médicos.

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O ritmo circadiano é o ciclo que rege nossas atividades fisiológicas e o metabolismo, conhecido mais popularmente como "relógio biológico". É por ele que o corpo sabe qual é a hora de sentir fome e quando é o momento de despertar e sentir sono.

Até hoje, não havia um método eficaz de medir o ritmo circadiano de pacientes de forma acurada, o que impedia o uso dessa informação na personalização de tratamentos. Médicos poderiam usar essa informação para recomendar os melhores momentos para comer, descansar e tomar seus remédios.

O estudo tem o potencial de mudar esse cenário. Publicado na revista Journal of Biological Rhythms, ele envolveu 16 participantes, que foram acompanhados por duas semanas em um laboratório do sono.

Os voluntários tiveram amostras de sangue coletadas regularmente para analisar níveis de melatonina, o hormônio que rege o ciclo de sono, e outros 4.000 metabólitos, substâncias produzidas por reações químicas no corpo.

Com a ajuda do aprendizado de máquina, foi possível identificar quais metabólitos estão associados às diferentes fases do ritmo circadiano. Com o aprimoramento do algoritmo, foi possível limitar a análise e mensurar o ciclo com apenas 65 metabólitos.

O estudo concluiu que o teste é mais eficiente do que os métodos de medição de melatonina já existentes. O antigo modelo requeria coleta de sangue a cada hora ao longo do dia para medir os níveis do hormônio indutor do sono, com resultados precisos, mas pouco práticos.

Os pesquisadores fazem a ressalva de que o novo método tem algumas limitações. Ele funciona melhor com pessoas que tiveram um sono adequado e alimentação controlada. Além disso, o sistema seria mais eficiente se fossem necessários menos metabólitos analisados para alcançar os resultados.

Fonte: Massive Science