RSV pode ser fatal. Novas ferramentas identificam crianças de maior risco.

# Preparando-se para o inesperado: como a inteligência artificial pode ajudar a prever casos graves de infecção pelo vírus sincicial respiratório (RSV)

Após 25 anos de atuação como especialista em doenças infecciosas pediátricas, Asunción Mejías está muito familiarizada com a imprevisibilidade letal do vírus sincicial respiratório (RSV), uma infecção que hospitaliza até 80.000 crianças menores de 5 anos a cada ano nos Estados Unidos.

“É uma doença que pode mudar muito rapidamente”, diz Mejías, que trabalha no Hospital de Pesquisa Infantil St. Jude em Memphis, Tennessee. “Sempre disse a meus colegas que, de cada duas crianças admitidas, uma pode ir para a UTI nas próximas três horas e a outra pode ir para casa no dia seguinte. É totalmente imprevisível.”

As infecções por RSV são muito comuns, a ponto de quase todas as crianças terem uma antes de completarem 2 anos de idade. A maioria das crianças apresenta sintomas semelhantes aos de um resfriado, como tosse e espirros, mas algumas podem desenvolver uma doença pulmonar grave: o RSV é responsável por mais de 100.000 mortes de bebês em todo o mundo a cada ano, quase metade das quais ocorrem em bebês com menos de 6 meses de idade.

O problema é que, além de alguns fatores de risco conhecidos, como nascimento prematuro e condições pulmonares pré-existentes, é difícil determinar quais crianças serão mais afetadas. “Oitenta por cento das crianças que acabam no hospital com RSV parecem completamente saudáveis”, diz Mejías. “Nasceram a termo e não têm nenhum fator de risco para doença grave.”

Portanto, diferentes grupos de pesquisa em todo o mundo estão tentando treinar algoritmos de aprendizado de máquina ou desenvolver modelos estatísticos que possam indicar quais crianças são mais vulneráveis ​​ao RSV. Com base em vastos bancos de dados de prontuários eletrônicos, essas ferramentas visam identificar grupos de fatores de risco que possam ajudar a prever quais crianças têm maior probabilidade de serem hospitalizadas com uma infecção. Os profissionais de saúde podem então usar essas informações para priorizar as crianças mais vulneráveis ​​para vacinas e outras medidas preventivas.

No início deste ano, a epidemiologista respiratória Tina Hartert e seus colegas da Universidade Vanderbilt desenvolveram uma ferramenta desse tipo, usando um modelo estatístico para identificar um conjunto de 19 fatores de risco para o RSV, após treiná-lo com dados de mais de 400.000 bebês no programa Medicaid de Tennessee. “Isso permite calcular o risco individual de cada bebê ao nascer”, diz Hartert.

Algumas das variáveis usadas na ferramenta não são surpreendentes. Por exemplo, sabe-se que o tabagismo durante a gravidez prejudica o desenvolvimento pulmonar no feto em desenvolvimento, tornando o bebê mais vulnerável à pneumonia viral, enquanto bebês com baixo peso ao nascer já têm menos força para respirar normalmente. No entanto, em muitos casos, Hartert diz que é uma combinação de diferentes fatores de risco que convergem para tornar uma criança vulnerável. “Avaliar apenas fatores individuais deixa de fora muitos bebês em risco”, diz ela.

Em 2023, os reguladores nos Estados Unidos aprovaram uma vacina chamada Abrysvo que é projetada para ser administrada às mães durante as semanas 32 a 36 de gravidez, com o objetivo de garantir que os bebês nasçam com anticorpos protetores contra o RSV. Eles também aprovaram um medicamento chamado Beyfortus, um anticorpo monoclonal feito em laboratório, que pode ser administrado por meio de uma única injeção para fornecer proteção antes da temporada de RSV no inverno.

Com a ajuda da inteligência artificial e análise de dados, médicos e pesquisadores estão trabalhando arduamente para identificar as crianças mais vulneráveis ​​ao RSV. Essas ferramentas promissoras podem fornecer uma visão mais clara sobre quais crianças correm o maior risco de desenvolver a forma grave da infecção, permitindo que ações preventivas sejam tomadas precocemente. A capacidade de prever casos graves de RSV pode salvar vidas, garantindo que recursos e cuidados sejam direcionados para as crianças que mais precisam.