Para muitas crianças diagnosticadas com asma, identificar a natureza específica do caso e encontrar o tratamento adequado é um desafio complexo. Essa doença pulmonar, que afeta milhões de crianças, é geralmente classificada em duas categorias principais.
A primeira, chamada asma “T2 alta”, é causada por inflamação desencadeada por um tipo específico de célula do sistema imunológico, os linfócitos T auxiliares do tipo 2. Por muito tempo, acreditava-se que essa era a forma mais comum da doença.
A segunda categoria, conhecida como asma “T2 baixa “, é mais abrangente e inclui dois subtipos: um com inflamação menos intensa e outro caracterizado por inflamação mediada por um tipo diferente de célula T.
Em casos moderados ou graves, identificar qual tipo de asma a criança apresenta pode ajudar os médicos a determinar o tratamento mais adequado. Contudo, os métodos de diagnóstico disponíveis têm sido limitados. Normalmente, os médicos realizam exames de sangue para medir níveis de células imunológicas ou anticorpos, ou avaliam o óxido nítrico no ar expirado por meio de um bocal.
Esses testes, entretanto, nem sempre são precisos e só conseguem identificar a asma T2 alta, não diferenciando os outros subtipos.
Pesquisadores desenvolveram um método mais preciso para diagnosticar diferentes subtipos de asma. Eles utilizam cotonetes nasais para coletar amostras e, em seguida, sequenciam o RNA contido nelas. Em dois subtipos de asma, certos genes relacionados à inflamação apresentam uma expressão mais elevada, e foi analisando essas características que os pesquisadores identificaram esses casos. O terceiro subtipo foi identificado pela ausência desses marcadores genéticos.
Essa nova abordagem foi descrita em um artigo recentemente publicado. O estudo incluiu mais de 450 crianças e adolescentes de três pesquisas. Os resultados mostraram que os cotonetes nasais podem diagnosticar com precisão vários subtipos de asma. Além disso, descobriram que a asma T2 baixa— frequentemente associada à poluição do ar — foi a mais comum entre os participantes.
O estudo baseia-se em pesquisas anteriores que também detectaram asma por meio de amostras nasais.
Segundo o Dr. Juan Celedón, um dos autores do estudo, a nova técnica tem potencial para melhorar a personalização dos tratamentos para crianças com asma. “Para mim, este é um passo inicial necessário para uma medicina mais personalizada”, afirmou.
Atualmente, o tratamento padrão para qualquer tipo de asma é o uso de esteroides, geralmente por meio de inaladores. No entanto, em casos moderados ou graves, esse tratamento pode não ser suficiente.
Celedón acredita que o teste com cotonetes nasais poderia ajudar a identificar pacientes com asma T2 baixa, possibilitando a inclusão em estudos sobre novos tratamentos específicos.
“Em vez de tratar todos da mesma forma, em alguns anos poderemos oferecer tratamentos mais precisos de acordo com o tipo de asma que cada pessoa apresenta”, disse ele.
Os novos achados são especialmente relevantes por incluírem crianças frequentemente sub-representadas em estudos sobre asma, segundo a Dra. Gurjit Hershey.
“Tradicionalmente, muitos estudos foram feitos em populações brancas e europeias. Ter um estudo que realmente se concentra em crianças em situações de vulnerabilidade é algo importante”, destacou Hershey, que não esteve envolvida na pesquisa.
No entanto, a tecnologia ainda não está pronta para ser amplamente utilizada. Celedón explica que a técnica precisa de futura aprovação antes de ser implementada pelos médicos.
Além disso, Hershey ressalta que mais estudos são necessários para avaliar se o tipo de asma de uma criança permanece consistente ao longo da infância ou se muda em resposta a fatores ambientais, como poluição ou alérgenos.
“O ponto de cautela é: faz sentido tratar com base nesses resultados?”, questionou Hershey, referindo-se aos testes com cotonetes nasais. “Precisaríamos conduzir mais estudos para determinar isso.”
A Dra. Jessica Hui, uma alergista pediátrica, também alertou que o sequenciamento genético é caro e exige análise de especialistas em RNA.
“É um tipo de análise muito especializada”, disse Hui. “Ainda não é algo que podemos implementar imediatamente, mas, sem dúvida, é uma direção promissora.”
