Smartphones oferecem fácil atualização para monitoramento de pacientes com doenças neuromusculares

Dado que os investigadores fizeram progressos tão impressionantes no desenvolvimento de medicamentos para tratar doenças neuromusculares, Scott Delp, Ph.D., ficou surpreendido ao saber que os cientistas que conduziam ensaios clínicos ainda dependiam de uma ferramenta decididamente de baixa tecnologia para verificar se esses tratamentos estavam a funcionar: um cronómetro.

Num estudo publicado em NEJM AIDelp, professor de bioengenharia, e seus colaboradores mostraram que um smartphone poderia fazer o trabalho tão bem ou melhor. Com duas câmeras de smartphone e um aplicativo gratuito, eles conseguiram replicar resultados de testes de movimento padrão para duas doenças neuromusculares e capturar mais detalhes sobre as capacidades físicas dos pacientes.

“Nosso objetivo era trazer a modelagem biomecânica e a visão computacional mais sofisticadas do mundo para corresponder ao que está acontecendo no lado do desenvolvimento de medicamentos”, disse Delp.

Delp é o autor sênior do estudo. Parker Ruth, estudante de doutorado em ciência da computação na Universidade de Stanford, é o autor principal.

Os médicos normalmente usam um cronômetro para registrar quanto tempo leva para pessoas com condições relacionadas ao movimento completarem tarefas específicas, como levantar-se de uma cadeira ou caminhar 10 metros. Conhecido como teste de função cronometrado, esse método é rápido e barato, mas não consegue detectar mudanças sutis na forma como os pacientes se movimentam, especialmente em doenças que progridem lentamente.

Para uma visão mais detalhada, os pacientes precisam visitar um laboratório de análise de movimento, onde avaliações biomecânicas que duram horas exigem técnicos altamente treinados e equipamentos que custam centenas de milhares de dólares.

“O status quo é que muito poucas pessoas podem ter seus movimentos medidos, e isso raramente é usado clinicamente – geralmente entre zero e uma vez na vida de uma pessoa”, disse Delp.

Para testar se os telemóveis conseguiam fazer o trabalho, Delp e os seus colaboradores usaram até três câmaras de smartphones para gravar cerca de 130 pessoas enquanto realizavam nove movimentos, como uma corrida de 10 metros e levantamento de panturrilhas. Dois terços dos participantes tinham uma doença neuromuscular – distrofia muscular facioescapulohumeral (FSHD) ou distrofia miotônica (DM) – enquanto o restante não tinha problemas de movimento diagnosticados. Ao mesmo tempo, os avaliadores clínicos realizaram quatro testes de função cronometrados tradicionais. O processo levou em média apenas 16 minutos.

Os pesquisadores converteram os vídeos em modelos 3D usando OpenCap, uma ferramenta de código aberto que Delp e sua equipe em Stanford lançaram em 2023.

O software criou automaticamente um “gêmeo digital” de cada participante, permitindo à equipe medir a amplitude de movimento, comprimento da passada, velocidade e outros aspectos do movimento. Os pesquisadores então traduziram os dados em 34 características de movimento que são relevantes para DFEU e DM, como a altura em que os pacientes levantam os tornozelos enquanto caminham.

Com base nos dados do smartphone, os pesquisadores inferiram pontuações de tempo quase idênticas às medidas com um cronômetro. Quando um subconjunto de participantes repetiu os testes no dia seguinte, o sistema do smartphone mostrou-se igualmente confiável.

“Com apenas um vídeo, você pode reproduzir o que um médico experiente e ocupado faria em uma clínica”, disse Delp.

Uma melhor ferramenta de diagnóstico

Os vídeos também revelaram padrões de movimento específicos da doença que os testes cronometrados não conseguem capturar. Por exemplo, pessoas com DFEU davam passos mais curtos e levantavam mais os tornozelos enquanto caminhavam, enquanto aquelas com DM tinham mais dificuldade em levantar-se de uma cadeira.

Com base nas imagens, um modelo de computador poderia identificar a doença que uma pessoa tinha com 82% de precisão, em comparação com 50% de precisão do método do cronômetro.

As descobertas sugerem que as análises antes confinadas a laboratórios especializados agora podem ser feitas rapidamente, em qualquer lugar e gratuitamente.

“É realmente encorajador”, disse Delp. “Ao democratizar o acesso com vídeos de smartphones, acreditamos que seremos capazes de detectar distúrbios de movimento gratuitamente na comunidade. Podemos detectar doenças mais cedo para que os pacientes possam procurar tratamento mais cedo ou participar de testes de medicamentos mais cedo”.

Delp e sua equipe começaram a examinar como ferramentas como o OpenCap podem ser incorporadas em ensaios clínicos. Sua esperança é que esta abordagem torne as medições de terapias para doenças neuromusculares mais precisas, acessíveis e fáceis de implementar. “Teremos medidas mais sofisticadas para ver se as terapias estão funcionando”, disse ele.

Entretanto, milhares de laboratórios em todo o mundo já estão a utilizar o OpenCap para avaliar condições como paralisia cerebral e artrite. A seleção alemã de vôlei, por exemplo, utilizou a ferramenta para avaliar lesões esportivas em 160 atletas.

“Costumava levar anos para obter esse tipo de dados e, com o OpenCap, eles conseguiram isso em uma temporada”, disse Delp. “Eles estão obtendo insights sobre como podem ter um melhor desempenho, evitar lesões e melhorar mais rapidamente.”

Delp enfatiza que são necessárias mais pesquisas para garantir a precisão da ferramenta para cada nova aplicação. Ainda assim, ele acredita que a tecnologia representa o futuro da forma como os médicos diagnosticam e rastreiam distúrbios do movimento. “Este método de avaliar o movimento com precisão e rapidez está prestes a transformar vários campos”, disse ele.

Scott Uhlrich, que obteve um Ph.D. na Universidade de Stanford e agora é professor assistente na Universidade de Utah, também é o primeiro autor do estudo. John Day, MD, Ph.D., da Stanford Medicine, professor de neurologia, e a cientista pesquisadora Tina Duong, Ph.D., e sua equipe também desempenharam um papel importante no estudo.