Como impedir que mais pessoas juntem-se às estatísticas de diagnosticados com diabetes? E se fosse possível saber com precisão quem sofre o maior risco de desenvolver a doença e descobrir quais medidas preventivas são mais efetivas no tratamento de cada um individualmente? Seria ótimo, não? Pois essa possibilidade pode se tornar real.
Pesquisadores americanos acabaram de lançar uma abordagem de “medicina precisa” para a prevenção de diabetes que pode fazer exatamente isso, utilizando apenas informações existentes, como os níveis de açúcar no sangue e as medidas de cintura e quadril, sem a necessidade de testes genéticos.
Os autores (uma equipe formada por membros da Universidade de Michigan, Ann Arbor VA Healthcare System e Tufts Medical Center) desse modelo recém-publicado no British Medical Journalby pretendem transformá-lo em uma ferramenta para os médicos que tratam pacientes com “pré-diabetes”. Assim como esperam que essa abordagem possa ser utilizada para desenvolver modelos semelhantes de previsão precisas para outras doenças e tratamentos.
“Ter pré-diabetes não é tudo”, diz o principal autor Jeremy Sussman, médico, cientista do Centro de Pesquisas VA Gestão Clínica e professor assistente de medicina geral na Faculdade de Medicina da Universidade de Michigan. “Isso mostra realmente que dentro do reino da pré-diabetes há muita variação e que é preciso ir além dos fatores de risco individuais e olhar de forma holística à quem são as pessoas em que uma determinada abordagem funciona melhor.”
A equipe desenvolveu o modelo usando dados de um ensaio clínico padrão de prevenção a diabetes, – o Programa de Prevenção a Diabetes, que distribuiu aleatoriamente aos voluntários: placebo, a droga metformina e um programa de modificação de estilo de vida.
Foram analisados os dados de mais de 3.000 pessoas, as quais tinham um índice de massa corporal elevado e resultados anormais em testes de açúcar no sangue. A maioria também tinha um histórico familiar de diabetes, e mais de um terço dos participantes tinham origem afro-americana ou latina – ambas associadas ao maior risco de diabetes. Ao todo, foram observados 17 fatores que, juntos, preveem o risco de uma pessoa ter diabetes – assim como sua possibilidade de beneficiamento com medidas de prevenção à doença.
Resultados
Em três meses de análise, menos de 10% dos participantes indicou um possível desenvolvimento de diabetes nos próximos três anos, enquanto quase metade dos que apresentaram maior propensão poderia desenvolver diabetes nesse tempo. Em seguida, foi analisado o impacto das duas abordagens de prevenção.
“Embora o benefício médio de um ensaio clínico possa ser moderado, na realidade, é comum que pacientes com alto risco de um resultado ruim apresentem uma série de benefícios, enquanto o paciente de médio risco tem pouca possibilidade de se beneficiar e pacientes de baixo risco podem ter pouca ou nenhuma chance de benefício ou estão sendo prejudicados “, observa o co-autor Rod Hayward, doutor e professor de medicina e saúde pública na MSU.
Neste caso, uma análise mais rigorosa verificou que três quartos dos pacientes tomou uma droga com efeitos colaterais incomuns (metformina), sem receber qualquer benefício. E confirmou que o médio benefício encontrado é muito subestimado para os que sofrem risco altamente elevado de desenvolver diabetes nos próximos três a cinco anos.
“Nossa pesquisa também constatou que para um quarto dos participantes que o modelo apontou ter maior risco de diabetes, a intervenção no estilo de vida reduziu em 28% a chance de desenvolvimento da doença. Para aqueles com baixo risco, esta mesma mudança intensiva também derrubou o índice, mas em apenas 5%”, disse Hayward. “Exercício e perda de peso tem muitos outros benefícios além de diminuir o risco de diabetes – incluindo a redução do risco cardiovascular, a melhoria do humor e a mobilidade.”
Os pesquisadores esperam que seu trabalho sirva como uma prova de princípio para que outros possam estudar demais estratégias de prevenção de doenças. Pois sua iniciativa demonstra o poder da abordagem, tecnicamente chamada de predição de risco multivariada, para compreender a heterogeneidade do efeito do tratamento.
“Acreditamos que essa abordagem deve ser amplamente aplicável, uma vez que um dos principais determinantes da probabilidade de se beneficiar de uma terapia de qualquer paciente é o seu risco de ter o resultado ruim que estamos tentando evitar”, diz o co-autor David M. Kent, MD, M.Sc., professor da Universidade de Tufts e diretor dos Predictive Analytics e Comparada Centro de Eficácia no Centro Médico Tufts.
Fonte: O texto acima é baseado em materiais fornecidos pela MSU, University of Michigan Health System.
Referência: Rodney A Hayward et al. Improving diabetes prevention with benefit based tailored treatment: risk based reanalysis of Diabetes Prevention Program. BMJ Online, February 2015.
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