Padrões de atividade molecular no sangue podem conter pistas não apenas sobre o nível de condicionamento físico de uma pessoa, mas também sobre os processos biológicos que sustentam o desempenho físico. Pesquisadores do MIT, da GE HealthCare e da Academia Militar dos EUA em West Point desenvolveram um modelo computacional que relaciona milhares desses sinais moleculares aos níveis de condicionamento físico, revelando vias que podem orientar estudos futuros para aprimorar o treinamento físico e acelerar a recuperação de lesões ou doenças.

Para desenvolver seu modelo, os pesquisadores analisaram mais de 50.000 biomarcadores em 86 cadetes da Academia Militar dos EUA que estavam treinando para uma competição militar. Usando esses dados, os pesquisadores conseguiram identificar vias moleculares que parecem contribuir para níveis mais elevados de aptidão física.

“Tínhamos 50.000 medições e queríamos reduzir para cerca de 100, onde houvesse alguma probabilidade de que os marcadores que estávamos medindo estivessem mecanicamente ligados ao condicionamento físico. Portanto, não apenas uma correlação estatística, das quais haverá muitas, mas marcadores onde haja probabilidade de existir uma relação causal”, diz Ernest Fraenkel, professor Grover M. Hermann de Ciências e Tecnologia da Saúde no Departamento de Engenharia Biológica do MIT.

Esses biomarcadores podem ser medidos por meio da análise de amostras de sangue, o que poderia oferecer uma maneira simples de fornecer a um atleta, por exemplo, ou talvez a alguém com doença crônica ou lesão de longa duração, informações adicionais sobre áreas potenciais para concentrar seus esforços a fim de reduzir o risco de lesões, acelerar a recuperação ou melhorar seu desempenho máximo além do que as medidas convencionais mostram.

Azar Alizadeh, cientista principal do Centro de Tecnologia e Inovação em Saúde da GE HealthCare, é o autor principal do artigo. Fraenkel e Luca Marinelli, cientista principal sênior da GE HealthCare, são os autores seniores do novo estudo, publicado na revista Communications Biology .

Para descobrir a base genética de uma característica simples como a altura, os cientistas podem realizar estudos em larga escala conhecidos como estudos de associação genômica ampla (GWAS, na sigla em inglês), nos quais marcadores genéticos de milhares de pessoas podem ser relacionados à altura. No entanto, o cenário se torna muito mais complexo para características como o condicionamento físico, que é determinado pela interação de muitos fatores genéticos, fisiológicos e ambientais diferentes.

Os pesquisadores se propuseram a identificar alguns desses fatores, trabalhando com um grupo de 86 voluntários da Academia Militar dos EUA em West Point, que estavam treinando para a Competição de Habilidades Militares de Sandhurst. Alizadeh liderou o planejamento e a execução do estudo experimental, em colaboração com cientistas da GE HealthCare, GE Research, West Point e MIT. Durante o período de estudo de três meses, os voluntários participaram de até cinco sessões. Em cada sessão, amostras de sangue foram coletadas antes e depois de exercícios intensos. Os pesquisadores também mediram outras características, como massa muscular magra e VO2 máx (a taxa máxima de consumo de oxigênio durante o exercício).

A partir das amostras de sangue, os pesquisadores conseguiram medir mais de 50.000 biomarcadores, que obtiveram analisando padrões de metilação do DNA, sequenciando transcritos de RNA mensageiro e analisando milhares de proteínas e pequenas moléculas encontradas nas amostras.

A partir de seu conjunto de 50.000 biomarcadores, os pesquisadores esperavam identificar um número menor que pudesse prever o condicionamento físico geral, medido pelo desempenho no Teste de Aptidão Física de Combate do Exército (ACFT). Este teste inclui uma corrida de 3,2 km, levantamento terra máximo (o peso mais pesado que uma pessoa consegue levantar em uma única repetição, até 154 kg) e corrida de velocidade com arrasto e transporte de peso, um teste que envolve corrida em velocidade máxima, arrasto de um trenó e transporte de kettlebells.

Uma maneira de fazer isso seria simplesmente treinar um modelo computacional para identificar correlações entre aptidão física e biomarcadores. No entanto, com apenas 86 participantes no estudo, essa abordagem provavelmente produziria correlações aleatórias que não contribuiriam de fato para a aptidão física, afirma Fraenkel.

Para adotar uma abordagem mais direcionada, os pesquisadores primeiro criaram um modelo de rede que representa as interações entre os marcadores, com base em bancos de dados existentes que catalogam essas interações. Essas conexões podem representar proteínas que interagem entre si em uma via de sinalização ou um fator de transcrição que ativa um conjunto de genes.

“Criamos uma rede que você pode imaginar como um mapa da cidade. O objetivo é encontrar os locais no mapa que estão iluminados — não apenas uma lâmpada acesa, mas várias casas ou postes de luz acesos no mesmo bairro”, diz Fraenkel. “Podemos encontrar bairros nesse enorme mapa molecular que estão ativos ao mesmo tempo, de uma forma que se correlaciona com o fenótipo que medimos.”

“Nós nos baseamos na bioinformática de redes do laboratório Fraenkel para criar uma estrutura de modelagem preditiva de ponta a ponta, a fim de descobrir circuitos de expressão biológica que impulsionam grupos de características físicas preditivas das pontuações do ACFT, por exemplo, composição corporal ou métricas de fisiologia do exercício, como o VO2 máximo ”, diz Marinelli.

Após inserir as medições dos participantes do estudo nesse modelo preditivo, conhecido como PhenoMol, os pesquisadores conseguiram identificar mais de 100 biomarcadores relacionados ao desempenho no ACFT. As previsões de aptidão física baseadas nesses biomarcadores foram muito mais precisas do que as de um modelo que correlacionava biomarcadores com o desempenho no ACFT sem levar em consideração as conexões de rede. Além disso, o PhenoMol apresentou desempenho semelhante ao de um modelo que previa a aptidão física dos participantes com base em medições de seu VO2 e massa muscular magra.

Os pesquisadores descobriram que os biomarcadores identificados pelo PhenoMol se agrupavam em diversas vias celulares diferentes. Essas vias incluem aquelas envolvidas na coagulação sanguínea e na cascata do complemento — uma parte do sistema imunológico responsável pela eliminação de células danificadas. Esses sistemas provavelmente auxiliam na recuperação de lesões teciduais e na resposta ao estresse durante o exercício, afirma Fraenkel.

Outro grupo importante envolve moléculas relacionadas ao ciclo da ureia, responsável pela eliminação da amônia resultante da degradação de proteínas. O modelo também identificou biomarcadores associados à função das mitocôndrias (organelas responsáveis pela geração de energia dentro das células).

Fraenkel agora espera investigar mais a fundo quais marcadores demonstram o condicionamento físico atual de uma pessoa e quais podem revelar seus níveis potenciais de condicionamento físico. Isso poderia ajudar a revelar pontos fortes em potencial que talvez não sejam detectados em testes físicos tradicionais, afirma ele.

Esse tipo de previsão pode ser útil não apenas para o treinamento atlético, mas também para outras pessoas que estão se recuperando de uma lesão ou doença, ou que sofrem os efeitos do envelhecimento. Por exemplo, usar essa abordagem em diferentes populações pode fornecer informações úteis para um idoso após um AVC, já que esses eventos geralmente exigem meses de terapia para recuperar uma mobilidade significativa.

Ele acrescenta que marcadores moleculares de aptidão física também poderiam ser usados em ensaios clínicos para testar rigorosamente os potenciais benefícios de suplementos alimentares populares e programas de condicionamento físico.

Para simplificar o processo de teste, os pesquisadores gostariam de reduzir seu conjunto de biomarcadores a um pequeno grupo que pudesse ser facilmente medido a partir de uma amostra de sangue, utilizando um único método adequado para uso generalizado.

A pesquisa foi desenvolvida com financiamento da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA), que declara que as visões, opiniões ou conclusões expressas são dos autores e não devem ser interpretadas como representando as visões ou políticas oficiais do governo dos EUA.