Será que a IA pode identificar estirpes probióticas vaginais promissoras?

Quando se pensa num probiótico vaginal, é possível que se leia o nome de determinada espécie no rótulo e se parta do princípio de que ela oferece um benefício específico. Um novo estudo¹ questiona isso diretamente: será que o potencial funcional do Lactobacillus crispatus existe em toda a espécie ou apenas em estirpes individuais que temos agrupado de forma demasiado imprecisa?

Quarenta e sete variantes da mesma espécie

A equipa recolheu 1.126 isolados bacterianos a partir de esfregaços vaginais colhidos em 36 mulheres saudáveis com uma idade compreendida entre os 18 e os 30 anos. Destes, 639 foram identificados como Lactobacillus crispatus. A análise filogenómica agrupou os referidos 639 isolados em 47 clados diferentes, revelando uma enorme diversidade no seio da espécie. Entre os tais 639 isolados, o pangenoma compreendia um total de 4.482 famílias de genes, sendo que 1.579 pertenciam ao genoma central. Isto coloca em evidência uma diversidade genómica significativa no seio da espécie L. crispatus, apesar da estrutura genómica se manter globalmente conservada.

Esta diversidade não é meramente académica: as estirpes apresentavam diferenças na quantidade e no número de cópias dos genes que codificam a pululanase (PulA), enzima que participa na degradação do glicogénio, podendo ajudar o L. crispatus a aproveitar esta fonte de carbono no ambiente vaginal. As ferramentas de rastreio probiótico geral existentes têm dificuldade em identificar tais diferenças ao nível das estirpes. Quando os investigadores submeteram as estirpes a uma ferramenta já existente chamada iProbiotics, quase todas obtiveram bons resultados, com uma média de 97,58%, o que demonstra a dificuldade em distinguir o potencial funcional ao nível de estirpe recorrendo às metodologias gerais de previsão probiótica atualmente disponíveis.

Os fenótipos que distinguem as estirpes com melhor desempenho

Os investigadores testaram depois 67 estirpes representativas relativamente a cinco características in vitro potencialmente relevantes do ponto de vista clínico e consideradas importantes para o potencial probiótico vaginal: a sua capacidade de crescimento, o grau de acidificação do ambiente, a quantidade de ácido láctico e de peróxido de hidrogénio que produzem e a sua eficácia no bloqueio de agentes patogénicos vaginais. Os resultados variaram bastante. A produção de ácido lático variou entre 2,02 e 10,29 g/L, e os níveis de peróxido de hidrogénio foram de 9,39 até 18,3 µmol/L, embora todas as estirpes pertencessem à mesma espécie. O pH final oscilou entre 3,8 e 4,45, pelo que todas as estirpes tornaram o seu ambiente mais ácido, embora não no mesmo grau.

As estirpes também diferiram quanto à sua eficácia no bloqueio da Gardnerella vaginalis, uma bactéria relacionada com a vaginose bacteriana: a área de inibição atingiu, em média, 15,35 mm, mas apresentou variações de vários milímetros de uma estirpe para outra. Os investigadores combinaram estes cinco parâmetros numa pontuação única, atribuindo a maior ponderação, de 30%, à capacidade de cada estirpe combater os agentes patogénicos associados à vaginose bacteriana. Depois, as estirpes foram divididas em dois grupos utilizando a mediana como referência: um com maior potencial funcional, denominado Lcris-SFS, e outro com menor potencial funcional. As três estirpes que apresentaram melhores resultados estão agora a ser testadas em animais e em estudos clínicos preliminares.

Um modelo que lê a função do genoma

Para evitarem vários meses de trabalho de cultura em laboratório, os investigadores criaram um modelo informático chamado VLCPredictor. Este é capaz de decifrar pequenos fragmentos de ADN do genoma de cada estirpe, selecionar desses 349.184 fragmentos os 534 que contêm mais informação e utilizar esse padrão para prever o potencial funcional de determinada estirpe, o que ajuda a estabelecer prioridades entre as candidatas para testes experimentais posteriores. Foram testados oito métodos de previsão, e o modelo com melhor desempenho, um algoritmo “random forest”, atingiu uma AUC média de 0,742 na distinção entre estirpes com maior e menor potencial funcional. Aplicado a 103 genomas publicados, o modelo classificou cerca de 76% das estirpes provenientes de mulheres saudáveis como apresentando um potencial funcional previsto mais elevado, em comparação com apenas 31% das estirpes provenientes de mulheres afetadas por vaginose bacteriana. O modelo ainda não é perfeito: foi treinado com genomas de apenas uma região e de um único grupo étnico, e apenas 16 genomas vieram de mulheres com vaginose bacteriana, pelo que ainda necessita de validação adicional. A importância da seleção com base na estirpe é também demonstrada por ensaios clínicos anteriores referidos pelos autores: um probiótico à base de L. crispatus conseguiu reduzir a recorrência da vaginose bacteriana após o tratamento com antibióticos, enquanto uma combinação de probióticos à base de Lactobacillus não melhorou os índices de cura num outro estudo. 

A mensagem clínica aqui em destaque não é que a previsão genómica já consegue escolher um probiótico para cada paciente em particular. Em vez disso, este estudo vem reforçar a importância da caracterização ao nível da estirpe: o facto de ela pertencer a uma espécie associada à saúde, como o L. crispatus, não constitui garantia de possuir propriedades funcionais idênticas. O VLCPredictor pode ajudar os investigadores a definirem prioridades entre candidatas promissoras, mas a validação in vivo e clínica continua a ser essencial antes de se poder aplicar na prática estas previsões.