Reclames médicos...

               

Em 28/09/2023 em Porto Alegre, durante o 78o. Congresso da SBC, com outro livro do mesmo autor

             A leitura do recente livro de meu amigo Dr. Aristóteles Comte de Alencar Fo., “Reclames Médicos na Manaus Antiga”, além de fazer um inventário dos médicos que por lá passaram desde 1872, traz um retrospecto histórico da evolução da Medicina, e propicia a discussão de vários aspectos éticos, política de saúde e desenvolvimento sócio-cultural, numa perspectiva de século e meio.

            Coincidência que não muda nada, mas foi um século depois, em 1972, que novos encontros mudaram minha perspectiva histórica...

            Poderia dizer que a metade deste período eu acompanhei daqui do extremo sul, com minhas vivências, informações que me chegavam, e em contato direto com a profissão há setenta anos. Não somente assisti o espetáculo, mas estive em cena como um dos protagonistas durante um bom período.

Embora se diga que o progresso da ciência e tecnologia foi vertiginoso nesta segunda metade, nada indica que tenha chegado ao fim ou que vá mudar o seu ritmo. Como será que o “Dr. Aristóteles” de daqui há duas gerações irá nos retratar?...

Entretanto não é isso que tem me ocupado. Minha atenção tem se voltado para a persistência, ou até aumento de problemas de saúde a nível populacional, apesar dos progressos que se podem alinhar nesse período.  A primeira explicação que me vem, é que embora tenhamos tentado manejar as causas das doenças, nada foi feito pelas causas-das-causas que em geral estão situadas fora do setor saúde, e mais distantes das mãos e da preocupação dos médicos…

Tive um papel significativo na revolução que se deu no início desta segunda metade, quando problemas de saúde que eram somente abordados no final da história natural, e em países ditos desenvolvidos,  e não se constituiam em preocupação de saúde pública, passaram a ser objeto de estudo epidemiológico, e preocupação dos sistemas assistenciais.

Minha formação básica era clínico-cardiológica, com recursos que estavam despontando no momento, mas depois de ter participado de uma análise institucional da nossa Secretaria da Saúde e Meio Ambiente, ao confirmar que não tínhamos elementos para descrever nem programa para enfrentar nossa realidade sob o ponto de vista cardiológico e de doenças ditas crônicas  não transmissíveis, tive a petulância de apontá-lo para o Secretário da Saúde de então Dr. Jair de Oliveira Soares, o que ele transformou em desafio: “Se não existe, porque não propões?...”

A partir daí (1972), e minhas interações com as Organizações Pan Americana e Mundial de Saúde, passei a ajudar a fazer marola, e virei garoto-propaganda pelo mundo afora, de uma onda que logo se avolumou, penso que não tanto pela consciência das necessidades, mas pelos interesses industriais e comerciais implicados.

Aliás, não querendo discutir os aspectos éticos relacionados, acho que nos faz falta exatamente essa esperteza e oportunismo na abordagem dos problemas de saúde populacionais, buscando as saídas, não somente, mas também, pelos pretextos econômicos, garantindo o sucesso no mundo real.

Sinto-me comprometido com um desvio da atenção que privilegiou o novo grupo de problemas, deixando estagnados muitos dos antigos que ainda persistem, nos ameaçam, fazem sofrer, e comprometem parte importante da população que poderia ser mais produtiva.

Quem sabe, já que estamos constatando o problema, não seria preciso ouvir novamente o desafio do Secretário da Saúde de então: “Não existe? Então, porque não propomos?”

AD & AI

 

Researchers Are Using AI to Find New Alzheimer’s Risk Factors

3 MINUTE READ

Lucas Ninno—Getty Images

BY ALICE PARK

MARCH 5, 2024 11:59 AM EST

Brain experts have a pretty good handle on some of the major risk factors that contribute to Alzheimer’s—from a person's genes to their physical activity levels, how much formal education they've received, and how socially engaged they are.

But one promise of AI in medicine is that it can spot less obvious links that humans can't always see. Could AI help uncover conditions linked to Alzheimer's that have so far been overlooked?

To find out, Marina Sirota and her team at University of California San Francisco (UCSF) ran a machine-learning program on a database of anonymous electronic health records from patients. The AI algorithm was trained to pull out any common features shared by people who were ultimately diagnosed with Alzheimer’s over a period of seven years. The database includes clinical data, such as lab and imaging test results and diagnoses of medical conditions.

“There were some things we saw that were expected, given the knowledge that we have about Alzheimer’s, but some of things we found were novel and interesting,” says Sirota. The results were published in Nature Aging.

Heart disease, high cholesterol, and inflammatory conditions all emerged as Alzheimer's risk factors—not surprising, since they're known to contribute to the buildup of protein plaques in the brain. But the less expected conditions included osteoporosis in women and depression in both men and women. The researchers also saw unexpected patterns emerge closer to when people are diagnosed, such as having lower levels of vitamin D.

Sirota and Alice Tang, a medical student in bioengineering who is the lead author of the paper, stress that these factors do not always mean that a person will develop Alzheimer's. But they could be red flags that a patient can address to potentially lower their risk. “Picking up these factors gives us clues that a diagnosis of Alzheimer’s might be coming, and things like [high cholesterol] and osteoporosis are modifiable [with treatments],” says Tang.

Whether or not treating these issues can actually lower a person’s risk of developing Alzheimer’s isn’t clear yet; the study wasn’t designed to answer that question. Sirota and her team plan to continue mining the database of health records to determine if people receiving treatments for conditions like osteoporosis or high cholesterol, for example, eventually had a lower risk of Alzheimer’s than patients who had those conditions but didn’t treat them. “We can retrospectively look at treatment data in the electronic medical records, so that’s definitely a direction forward to determine if we can leverage any existing therapies to lower risk,” says Sirota.

Tang also hunted for genetic factors associated with things like high cholesterol or osteoporosis and Alzheimer's that could further explain the connection between these risk factors. The link between cholesterol and Alzheimer’s turns out to be related to the ApoE gene; scientists have known that a specific form of the gene, ApoE4, is associated with a higher risk of developing Alzheimer’s. Tang also identified a gene associated with both osteoporosis and Alzheimer’s that could become a new research target for a possible treatment.

The study shows the power of machine learning in helping scientists to better understand the factors driving diseases as complex as Alzheimer’s, as well as its ability to suggest potential new ways of treating them.