Artigo comentado: Gestational diabetes is driven by microbiota-induced inflammation months before diagnosis.
Segundo um estudo publicado no início deste ano por pesquisadores israelenses e norte-americanos, a resposta para essa pergunta é sim!
Esse estudo, publicado na revista científica Gut, demonstrou que a análise da composição das bactérias que vivem no intestino humano pode ser utilizada como ferramenta para prever precocemente o desenvolvimento da Diabetes Gestacional já nos primeiros 3 meses de gestação. Os pesquisadores avaliaram a microbiota intestinal de mulheres no início do primeiro trimestre da gestação e desenvolveram uma ferramenta computacional capaz de identificar aquelas que foram diagnosticadas com diabetes gestacional nos meses seguintes.
A diabetes mellitus gestacional (DMG) é uma condição na qual mulheres sem diabetes são diagnosticadas com intolerância à glicose durante a gravidez, geralmente no segundo ou terceiro trimestre da gestação. Aproximadamente 10% das grávidas são diagnosticadas com DMG em todo o mundo. O diagnóstico precoce, ainda durante o primeiro trimestre da gestação, juntamente com uma melhor compreensão da doença, poderia permitir o melhor manejo e até mesmo a prevenção da DMG.
Os pesquisadores avaliaram a microbiota intestinal, moléculas inflamatórias, metabólitos, dados clínicos e nutricionais de 394 mulheres no início do primeiro trimestre de gestação e as acompanharam até o fim do terceiro trimestre. O objetivo era identificar biomarcadores precoces da doença.
A avaliação da microbiota intestinal indicou que a composição de bactérias presentes nas mulheres que desenvolveram DMG é diferente daquelas que não desenvolveram a doença. Essa diferença se deu principalmente pela menor abundância de bactérias pertencentes ao gênero Prevotella no intestino das mulheres que desenvolveram a DMG posteriormente.
Bactérias do gênero Prevotella (filo Bacteroidetes) são mais comuns em indivíduos que têm o hábito de consumir grande quantidade de fibras, pois são fermentadoras especializadas em degradar carboidratos complexos. Esse grupo de bactérias têm a capacidade de gerar ácidos graxos de cadeia curta (AGCCs) a partir da fermentação das fibras (carboidratos não digeríveis). Os AGCCs possuem propriedades anti-inflamatórias, têm a capacidade de regular o pH intestinal, regular o controle energético (colesterol e glicose) e prevenir o crescimento de bactérias patogênicas.
Além disso, ao dosar as moléculas inflamatórias (chamadas citocinas), os pesquisadores observaram que várias dessas moléculas, como a interleucina-6, estavam presentes em níveis elevados no sangue das mulheres que desenvolveram DMG nos meses seguintes. Eles também analisaram os metabólitos nas fezes e observaram uma diminuição na concentração de ácidos graxos de cadeia curta, mais especificamente o isovalerato e o isobutirato.
A partir dos dados obtidos, os cientistas decidiram verificar se os resultados observados nas mulheres que desenvolveram DMG eram reproduzidos também em animais. Para isso, foi realizado um transplante de fezes utilizando as amostras de fezes de mulheres com e sem DMG em fêmeas de camundongo. Reproduzindo o observado em mulheres grávidas, os camundongos que receberam o transplante das mulheres que desenvolveram DMG exibiram níveis séricos elevados de Interleucina-6, maior abundância de metabólitos nas fezes relacionados às vias metabólicas envolvidas com a produção Interleucina-6 e com a diabetes tipo 2 (vias metabólicas do mevalonato e do heme) e menor abundância da espécie Prevotella copri, do gênero Prevotella.
Assim, a partir de todos esses resultados e também do histórico médico e informações sobre a dieta dessas 394 gestantes, os pesquisadores desenvolveram um modelo computacional baseado em Machine Learning ou Aprendizagem de Máquina a fim de prever ainda durante o primeiro trimestre da gestação o desenvolvimento da DMG.
Machine Learning é um método de análise baseado em inteligência artificial, onde a partir de um conjunto de dados é possível reconhecer padrões que permitem fazer previsões.
Dessa forma, os pesquisadores conseguiram desenvolver uma ferramenta robusta capaz de prever o desenvolvimento da DMG de forma precoce. Além disso, constataram que a análise da composição da microbiota intestinal das mulheres de forma isolada já seria suficiente para a construção desse modelo de predição.
Os exames que possibilitam a identificação das bactérias presentes na microbiota intestinal através do sequenciamento de DNA, como o PRObiome, podem ser correlacionados com as informações clínicas, auxiliando na conduta personalizada dos pacientes. Além disso, podem auxiliar no acompanhamento frente às terapias e estratégias de modulação da microbiota intestinal.
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Fonte:
PINTO, YISHAY et al. Gestational diabetes is driven by microbiota-induced inflammation months before diagnosis. Gut. 2022. http://dx.doi.org/10.1136/gutjnl-2022-328406