Biomarcadores no autismo

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição complexa do neurodesenvolvimento, caracterizada por uma gama de sintomas e comportamentos. Pesquisas recentes identificaram diversos biomarcadores que podem auxiliar no diagnóstico, compreensão e tratamento do TEA.

Biomarcadores são medidas objetivas de processos biológicos ou fisiopatológicos, ou respostas farmacológicas a intervenções terapêuticas. Apllicações comuns de biomarcadores incluem biomarcadores que (I) podem ajudar a diagnosticar um transtorno identificando indivíduos com um processo biológico anormal, (II) podem classificar a gravidade do transtorno, (III) podem indicar prognóstico ou (IV) podem prever ou monitorar a resposta à terapia. Biomarcadores têm o potencial de serem utilizados em vários aspectos do tratamento clínico para pacientes com TEA.

Abaixo estão as principais descobertas dos estudos mais recentes sobre biomarcadores associados ao TEA.

1. Biomarcadores Fisiológicos

- Anormalidades Neuroimunes e Metabólicas: Uma revisão sistemática identificou biomarcadores fisiológicos que indicam disfunções neuroimunes e metabólicas, o que pode auxiliar no diagnóstico precoce e na estratificação do tratamento [1].

- Eletroencefalografia (EEG): O sinal N170 no EEG demonstrou ser promissor como um biomarcador potencial para identificar subgrupos dentro do TEA e pode indicar a resposta ao tratamento [2].

2. Biomarcadores Genéticos

- Genes Diferencialmente Expressos (GDEs): Um estudo que analisou dados de expressão gênica identificou 3.339 GDEs associados ao TEA, incluindo genes significativos como HOXB3, NR2F2 e MAPK8IP3. Esses genes podem servir como potenciais biomarcadores para investigações futuras [3].

- Polimorfismos de Nucleotídeo Único (SNPs): O mesmo estudo detectou 1.286 SNPs associados ao TEA, com 14 SNPs de alto risco identificados nos cromossomos 10 e X, sugerindo predisposições genéticas para o transtorno [3].

3. Oligoelementos e Microbiota

- Oligoelementos: Uma meta-análise revelou que crianças com TEA apresentam níveis significativamente mais baixos de ocitocina (diferença média: -45,691), ferro (diferença média: -3,203) e zinco (diferença média: -6,707) em comparação com controles saudáveis. Além disso, elas apresentaram níveis mais elevados de proteína C-reativa (PCR) e ácido gama-aminobutírico (GABA) [4].

- Microbiota Intestinal: A análise também sugeriu diferenças na composição da microbiota intestinal, que podem desempenhar um papel na fisiopatologia do TEA [4].

4. Biomarcadores Comportamentais

- Desenvolvimento da Atenção Visual: Biomarcadores comportamentais sutis, como o desenvolvimento atípico da atenção visual, foram identificados como potenciais indicadores de TEA [1].

5. Tendências Emergentes na Pesquisa de Biomarcadores

- Metabolômica e Estudos Cerebrais: Espera-se que pesquisas futuras se concentrem em metabolômica e estudos cerebrais, com o objetivo de refinar a especificidade dos biomarcadores de TEA e melhorar a precisão diagnóstica [5].

A identificação de biomarcadores em TEA é um campo em rápida evolução. As principais descobertas indicam que biomarcadores fisiológicos, genéticos e comportamentais podem fornecer insights sobre a etiologia do transtorno e facilitar o diagnóstico precoce e o tratamento direcionado. Biomarcadores significativos incluem indicadores neuroimunes e metabólicos, expressões genéticas específicas, oligoelementos e padrões comportamentais. Pesquisas contínuas são essenciais para validar esses biomarcadores e aprimorar nossa compreensão do TEA [1] [3] [4] [5].

Referências

1) RE Frye et al. Emerging biomarkers in autism spectrum disorder: a systematic review. Annals of translational medicine (2020). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32042808/

2) J Shan et al. A scoping review of physiological biomarkers in autism. Frontiers in neuroscience (2023). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37746140/

3) LD Nahas et al. Genomic insights and advanced machine learning: characterizing autism spectrum disorder biomarkers and genetic interactions. Metabolic brain disease (2023). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38153584/

4) P Lin et al. A comparison between children and adolescents with autism spectrum disorders and healthy controls in biomedical factors, trace elements, and microbiota biomarkers: a meta-analysis. Frontiers in psychiatry (2024). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38283894/

5) F Jin et al. Mapping the structure of biomarkers in autism spectrum disorder: a review of the most influential studies. Frontiers in neuroscience (2024). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39734494/

Dra. Andreia Torres é Nutricionista, especialista em nutrição clínica, esportiva e funcional, com mestrado em nutrição humana, doutorado em psicologia clínica e cultura/ensino na saúde, pós-doutorado em saúde coletiva. Também possui formações no Brasil e nos Estados Unidos em práticas integrativas em saúde. Para contratar envie uma mensagem: http://andreiatorres.com/consultoria/
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Polimorfismo materno do gene MTHFD1 aumenta as chances de filhos com T21

O artigo "BHMT G742A and MTHFD1 G1958A polymorphisms and Down syndrome risk in the Brazilian population" investigou a associação entre dois polimorfismos genéticos e o risco de ter filhos com síndrome de Down em uma população brasileira. Os pesquisadores analisaram o DNA de mães de crianças com síndrome de Down e de um grupo controle, buscando variações nesses genes que estão envolvidos no metabolismo do folato, essencial para o desenvolvimento fetal.

  • O polimorfismo MTHFD1 G1958A mostrou associação significativa com o risco aumentado de síndrome de Down, sugerindo que essa variação pode contribuir para a não-disjunção cromossômica do cromossomo 21.

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Desregulação gênica na trissomia do cromossomo 21 (síndrome de Down)

Em 95% dos casos de síndrome de Down, ao invés de 2 cromossomo 21, são encontrados 3 cromossomos 21. Os genes presentes no cromossomo 21 influenciam a expressão de genes em outros cromossomos — especialmente em pessoas com trissomia 21, ou seja, síndrome de Down. Isso acontece por mecanismos complexos de regulação genética:

1. Desequilíbrio na dosagem gênica (gene dosage imbalance)

Na trissomia 21, existem três cópias do cromossomo 21 em vez de duas. Isso causa uma superexpressão dos genes localizados nesse cromossomo.

Consequência: Essa superexpressão pode modular ou desregular genes em outros cromossomos, por meio de redes regulatórias de proteínas, RNAs reguladores e fatores de transcrição.

2. Fatores de transcrição e regulação epigenética

Alguns genes do cromossomo 21 produzem fatores de transcrição (proteínas que controlam quais genes são ativados ou desativados). Exemplo:

  • RUNX1 (no cromossomo 21) regula genes relacionados à formação do sangue. A superexpressão de RUNX1 pode alterar a atividade de genes em outros cromossomos, levando a disfunções hematológicas (ex: maior risco de leucemia).

Outro exemplo é a regulação epigenética:

  • Genes como DYRK1A (cromossomo 21) afetam a fosforilação de proteínas envolvidas no controle do ciclo celular e da expressão gênica. Isso pode modificar o padrão de metilação do DNA em outros cromossomos, alterando o que é ativado ou silenciado.

3. MicroRNAs (miRNAs)

O cromossomo 21 contém vários microRNAs, como miR-155, que são reguladores pós-transcricionais. O miR‑155 é um microRNA pró‑inflamatório com expressão elevada no sistema nervoso central, especialmente em microglia e astrócitos, ativado via NF‑κB e TLRs.

Eles se ligam a RNAs mensageiros de outros genes (localizados em outros cromossomos) e:

  • Inibem sua tradução em proteínas antiinflamatórias.

  • Elevam citocinas inflamatórias como IL-6, TNF-alfa, que contribuem com morte neuronal.

Isso afeta indiretamente a expressão de muitos genes fora do cromossomo 21 e pode contribuir para a neuroinflamação. Sabemos que compostos naturais (curcumina, resveratrol) reduzem a inflamação e protegem sinapses. Aprenda mais no curso Nutrição na T21.

Mecanismos afetados pelo microRNA-155 (Zingale, Gugliandolo, & Mazzon, 2022)

4. Redes de interação proteica

Muitas proteínas interagem em redes ou vias de sinalização, e um desequilíbrio em uma parte da rede (como pela superprodução de uma proteína do cromossomo 21) pode:

  • Desregular proteínas codificadas por genes em outros cromossomos,

  • Levar a alterações em várias funções celulares, como crescimento, diferenciação ou morte celular.

Exemplo prático: síndrome de Down

  • A superexpressão de SOD1 (enzima antioxidante do cromossomo 21) pode gerar estresse oxidativo que afeta globalmente a célula.

  • DYRK1A afeta a fosforilação de proteínas neuronais, influenciando genes relacionados à memória e cognição — alguns localizados em outros cromossomos.

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