Cera Do Ouvido Vira Arma Contra O Parkinson: Novo Teste Tem 94% De Acerto

Cientistas desenvolveram um método inovador que pode ajudar a identificar a Doença de Parkinson logo no início, analisando a cera do ouvido. Eles descobriram quatro substâncias na cera que são diferentes em pessoas com a doença. Com a ajuda de inteligência artificial, o sistema conseguiu identificar corretamente 94% dos casos. Essa técnica pode, no futuro, permitir um diagnóstico mais simples, barato e rápido, ajudando no tratamento precoce do Parkinson.

A Doença de Parkinson (DP) é um distúrbio neurológico degenerativo que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Ela ocorre quando células cerebrais responsáveis pela produção de dopamina, um neurotransmissor essencial para o controle dos movimentos, começam a morrer de forma progressiva.

Os sintomas mais conhecidos incluem tremores, rigidez muscular e lentidão nos movimentos, mas a doença também pode afetar o humor, o sono e a memória. 

Infelizmente, a maioria dos tratamentos disponíveis hoje apenas alivia os sintomas ou retarda o avanço da doença, sem oferecer uma cura. Por isso, o diagnóstico precoce é considerado essencial: quanto mais cedo a doença for detectada, maiores as chances de o tratamento ajudar a preservar a qualidade de vida do paciente. 

No entanto, as ferramentas atuais para diagnosticar o Parkinson, como exames de imagem e avaliações clínicas, costumam ser caras, complexas e, em alguns casos, subjetivas.

Com o objetivo de desenvolver formas mais simples e acessíveis de identificar o Parkinson logo no início, cientistas vêm buscando pistas em locais inesperados, como a cera de ouvido. Isso mesmo: o estudo recente que estamos apresentando investigou se as secreções do canal auditivo, conhecidas como cera de ouvido, poderiam conter sinais químicos que indicam a presença da doença. 

A ideia surgiu porque a cera é formada principalmente por sebo, uma substância oleosa produzida pela pele. Pesquisas anteriores já haviam mostrado que o sebo das pessoas com Parkinson libera compostos diferentes do sebo de quem não tem a doença. 

Esses compostos, chamados compostos orgânicos voláteis (ou COVs), podem mudar devido à degeneração dos neurônios, à inflamação e ao estresse oxidativo causados pelo Parkinson. Como a cera de ouvido fica protegida de fatores ambientais como poluição e umidade, ela se mostrou um material mais confiável para análise do que o sebo da pele exposto ao ar.

Para testar essa hipótese, os pesquisadores coletaram amostras de cera de ouvido de 209 voluntários, 108 deles diagnosticados com Parkinson e 101 sem a doença. As amostras foram analisadas usando uma técnica avançada chamada cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas, que permite identificar com precisão as substâncias presentes na cera. 

O estudo encontrou quatro compostos que estavam em concentrações diferentes na cera das pessoas com Parkinson em comparação às pessoas sem a doença: etilbenzeno, 4-etiltolueno, pentanal e 2-pentadecil-1,3-dioxolano. Esses compostos foram destacados como potenciais biomarcadores, ou seja, sinais químicos que podem indicar a presença da doença.

Para transformar essa descoberta em uma ferramenta prática, os cientistas criaram um sistema de triagem baseado em inteligência artificial. Eles alimentaram um programa de computador com os dados dos compostos encontrados e treinaram o sistema para distinguir entre amostras de cera de ouvido de pacientes com Parkinson e de pessoas saudáveis. 

Maquina de cromatografia gasosa

O resultado foi um modelo capaz de identificar corretamente a doença em 94% dos casos testados, um índice bastante elevado. O método combina sensores sensíveis a gases com tecnologia de redes neurais (um tipo de inteligência artificial que aprende com exemplos) e pode, no futuro, ser usado em consultórios médicos como uma ferramenta rápida, barata e não invasiva para triagem do Parkinson.

Por enquanto, essa nova técnica ainda está em fase inicial de pesquisa, tendo sido testada em um único centro na China. Os próprios autores do estudo reconhecem que é preciso realizar mais experimentos em diferentes regiões, envolvendo pessoas de diversos grupos étnicos e em vários  estágios da doença, antes que o método possa ser aplicado na prática clínica em larga escala. 

Mesmo assim, o trabalho abre caminho para novas possibilidades de diagnóstico precoce, que podem ajudar médicos a intervir mais cedo e, com isso, oferecer tratamentos mais eficazes para os pacientes com Parkinson.

Comparação de sinais de frequência diferencial típicos na detecção de biomarcadores entre pacientes com e sem Parkinson’s.

LEIA MAIS:

An Artificial Intelligence Olfactory-Based Diagnostic Model for Parkinson’s Disease Using Volatile Organic Compounds from Ear Canal Secretions

Xing Chen, Yi Li, Chenying Pan, Shenda Weng, Xiaoya Xie, Bangjie Zhou, Hao Dong, and Danhua Zhu

Analytical Chemistry. May 28, 2025

https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908

Abstract: 

Parkinson’s Disease (PD), a frequently diagnosed neurodegenerative condition, poses a major global challenge. Early diagnosis and intervention are crucial for PD treatment. This study proposes a diagnostic model for PD that analyzes volatile organic compounds (VOCs) from ear canal secretions (ECS). Using gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS) to examine ECS samples from patients, four VOC components (ethylbenzene, 4-ethyltoluene, pentanal, and 2-pentadecyl-1,3-dioxolane) were identified as biomarkers with statistically significant differences between PD and non-PD patients. Diagnostic models based on these VOC components demonstrate strong capability in identifying and classifying PD patients. To enhance the accuracy and efficiency of the PD diagnostic model, this study introduces a protocol for extracting features from chromatographic data. By integrating gas chromatography–surface acoustic wave sensors (GC-SAW) with a convolutional neural network (CNN) model, the system achieves an accuracy of up to 94.4%. Further enhancements to the diagnostic model could pave the way for a promising new PD diagnostic solution and the clinical use of a bedside PD diagnostic device.