# Como a inteligência artificial pode auxiliar na análise de biomarcadores de biofluidos em doenças da córnea e da superfície ocular? > Uma revisão sistemática identificou que ferramentas de IA e bioinformática aplicadas a biofluidos, como o filme lacrimal, podem auxiliar na descoberta de biomarcadores, distinção entre doenças da superfície ocular, definição de subgrupos e predição de resposta ao tratamento, conforme achados em citocinas pró-inflamatórias e componentes de suporte do filme lacrimal. Estudo citado: Pur DR, Krance SH, Pucchio A, Miranda RN, Felfeli T. Current uses of artificial intelligence in the analysis of biofluid markers involved in corneal and ocular surface diseases: a systematic review. Eye (London, England). 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41433-022-02307-9. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36380089/ ## Resposta A revisão sistemática teve como objetivo avaliar a literatura sobre o uso de inteligência artificial (IA) e bioinformática na análise de biomarcadores em biofluidos para doenças da córnea e da superfície ocular (OSDs). Foram incluídos 23 artigos, totalizando 1058 indivíduos, que utilizaram diversas ferramentas de IA e bioinformática para analisar biofluidos, principalmente o filme lacrimal. Os achados mostraram que alterações em certas citocinas pró-inflamatórias do filme lacrimal, como aumento da expressão de apolipoproteína, haptoglobina, anexina 1, S100A8, S100A9, glutationa S-transferase, e diminuição de componentes de suporte como lipocalina-1, proteína induzível por prolactina, lisozima C, lactotransferrina, cistatina S, mammaglobina-b e proteína rica em prolina, estão correlacionadas com a patogênese e/ou desfechos de tratamento de olho seco, ceratocone, disfunção das glândulas de Meibômio e síndrome de Sjögren. A maioria das ferramentas de IA/bioinformática foi usada para classificar biofluidos em subgrupos de doenças, distinguir entre OSDs, identificar fatores de risco ou fazer previsões sobre resposta ao tratamento e/ou prognóstico. Modelos como redes neurais artificiais, agrupamento hierárquico e random forest, combinados com perfil proteômico ou metabolômico e ferramentas de bioinformática como análise de vias Gene Ontology ou Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, mostraram-se úteis para informar a descoberta de biomarcadores e auxiliar na distinção entre OSDs. Esses resultados sugerem que a integração de IA e bioinformática na análise de biofluidos pode contribuir para a medicina de precisão em oftalmologia, permitindo melhor caracterização de subgrupos de pacientes e predição de resposta terapêutica. No entanto, a revisão não detalha a aplicabilidade clínica imediata nem a validação externa desses modelos. Para o médico, essas informações indicam um potencial futuro de ferramentas de apoio à decisão clínica baseadas em biomarcadores e IA, mas ainda são necessários mais estudos para traduzir esses achados em prática clínica rotineira. ## O que o estudo mostrou Revisão sistemática que avaliou artigos usando IA ou bioinformática na análise de biofluidos em doenças da córnea e superfície ocular. Foram triados 10.264 artigos, incluindo 23 estudos com 1058 indivíduos. Ferramentas de IA/bioinformática foram usadas para classificar biofluidos em subgrupos, distinguir doenças, identificar fatores de risco e prever resposta ao tratamento. Alterações em citocinas pró-inflamatórias e componentes de suporte do filme lacrimal foram correlacionadas com patogênese e desfechos de olho seco, ceratocone, disfunção de glândulas de Meibômio e Sjögren. ## Limitações O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, heterogeneidade entre as populações ou ferramentas de IA utilizadas, nem sobre validação externa dos modelos. Também não são descritas limitações específicas dos estudos primários. Portanto, as conclusões devem ser interpretadas com cautela quanto à aplicabilidade clínica imediata. ## Aplicação no consultório Os achados sugerem que, no futuro, a análise de biofluidos com apoio de IA pode auxiliar o oftalmologista na diferenciação de doenças da superfície ocular e na predição de resposta ao tratamento, possibilitando uma abordagem mais personalizada. Para a gestão do consultório, isso implica potencial necessidade de incorporar tecnologias de análise proteômica e ferramentas de IA, além de capacitação da equipe. No entanto, a aplicação clínica rotineira ainda depende de validação e disponibilidade dessas ferramentas. ## Perguntas para aprofundar - Quais biomarcadores do filme lacrimal estão associados à patogênese do olho seco segundo a revisão? - Como modelos de aprendizado de máquina podem distinguir entre diferentes doenças da superfície ocular? - Qual o potencial da IA para prever resposta ao tratamento em pacientes com disfunção das glândulas de Meibômio? Tema: IA em medicina de precisão e genômica. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-medicina-precisao-genomica/como-a-inteligencia-artificial-pode-auxiliar-na-analise-de-biomarcadores-de/ Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.