Resumo
Um dos grandes desafios científicos na investigação do envelhecimento é tentar explicar alterações nos mecanismos de crosstalk músculo, osso, tecido adiposo e cérebro capazes de prejudicar o músculo esquelético, aumentar o risco de demência, fragilidade e outros desfechos adversos. No entanto, as respostas a muitas questões atuais dependem de metodologias caras e complexas, de disponibilidade de tecnologia, de equipes multidisciplinares e de colaborações internacionais para serem testadas em larga escala e em situações reais, não controladas em ensaios clínicos. Portanto, graças à parceria do proponente com o Departamento de Epidemiologia e Saúde Pública da University College London, será possível utilizar, nesta proposta, dados do UK Biobank, que possui medidas de ressonância magnética do cérebro e de todo o corpo de mais de 40 mil pessoas associadas às informações do Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido por meio do banco de dados Hospital Episodes Statistics (HES), bem como aos dados do English Longitudinal Study of Ageing (ELSA) e do Estudo Longitudinal de Saúde dos Idosos Brasileiros(ELSI-Brasil). Assim, utilizando esses dados, os objetivos da presente proposta são:1) analisar, utilizando machine learning and deep learning, o quanto a redução do volume das estruturas anatômicas corticais e subcorticais e a ativação cerebral estão associadas à redução da massa muscular e ao aumento do infiltrado de gordura intramuscular, todos medidos por ressonância magnética (RM), bem como com a redução da força muscular;2) analisar o quanto o aumento da gordura visceral e subcutânea influenciam o aumento do infiltrado de gordura intramuscular e a redução da massa muscular da coxa, medida por RM;3) verificar o impacto dessa combinação de massa muscular reduzida com alto infiltrado de gordura intramuscular no declínio da força e mobilidade, no risco de quedas e fraturas, nos distúrbios do metabolismo de carboidratos e lipídios, sobre a incidência de doenças cardiovasculares, demência, risco de fragilidade e de mortalidade cardiovascular;4) analisar o quanto a combinação da redução da massa muscular com alto infiltrado de gordura intramuscular influencia a densidade mineral óssea e o escore ósseo trabecular, medido por RM, bem como a forma com que essas condições, associadas ou não, aumentam o risco de quedas, fraturas e hospitalizações, e 5) analisar se os principais resultados obtidos no UK Biobank e nos dados HES (medições muito mais complexas) poderiam ser usados em modelos de aprendizagem de máquina com dados do ELSA e ELSI-Brasil no intuito de encontrar um modelo preditivo de fragilidade e envelhecimento saudável, considerando diferenças socioeconômicas entre Inglaterra e Brasil. Portanto, como hipóteses, acredita-se que: 1) existe um padrão de alterações nas estruturas anatômicas, volumes corticais e subcorticais, somado a padrões de alterações nas ativações cerebrais capazes de reduzir a massa muscular, aumentar o infiltrado de gordura intramuscular e reduzir a força muscular; 2) o aumento da gordura visceral e subcutânea influenciam na redução da massa muscular e no aumento do infiltrado de gordura intramuscular da coxa; 3) a combinação de baixa massa muscular e alto infiltrado de gordura intramuscular na coxa está associada ao declínio da força muscular, mobilidade, risco de quedas, distúrbios no metabolismo de carboidratos e lipídios, incidência de doenças cardiovasculares, demência, fragilidade e mortalidade cardiovascular; 4) a combinação de massa muscular reduzida com alto infiltrado de gordura intramuscular está associada à redução da densidade mineral óssea e escore ósseo trabecular, aumenta o risco de quedas, fraturas e hospitalizações, e 5) as medidas complexas e os resultados obtidos no Biobank e no HES podem ser utilizados em aprendizado de máquina para que medidas simples obtidas de estudos longitudinais possam criar modelos preditivos de fragilidade e envelhecimento saudável aplicáveis na prática clínica. (AU)
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