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Investigação

Estudo: IA pode ajudar a prever resultados de tratamentos com implantes

Um estudo desenvolveu um algoritmo que poderá ajudar a prever os riscos dos pacientes com implantes de desenvolverem peri-implantite.

Um estudo que juntou a Universidade de Michigan, a Universidade Estatal de Michigan e a Escola de Medicina Dentária de Havard desenvolveu um algoritmo de machine learning que poderá ajudar a prever melhor os riscos dos pacientes submetidos ao tratamento com implantes de desenvolverem peri-implantite, avança o Dental Tribune International. De acordo com os investigadores do estudo, a peri-implantite afeta pelo menos 25% dos implantes dentários.

O algoritmo foi intitulado de Fast and Robust Deconvolution of Expression Profiles (FARDEEP) e utilizado para investigar perfis clínicos, microbiais e imunes de um grupo de pacientes que estavam a ser alvo de terapia regenerativa para ajudar a corrigir defeitos periimplantos avançados. A equipa de investigação foi capaz de medir os níveis relativos de certas bactérias destrutivas e células imunitárias úteis em cada amostra de tecido recolhida dos pacientes.

Globalmente, quantidades mais elevadas de tipos de células imunitárias associadas ao controlo microbiano foram fortemente correlacionadas com melhores resultados clínicos. De acordo com o principal autor do estudo e professor assistente clínico da Faculdade de Medicina Dentária da Universidade de Michigan, Dr. Jeff Wang, os resultados melhoraram consideravelmente a compreensão da equipa de investigação sobre a natureza da peri-implantite e poderiam ajudá-los a “entender melhor como prestar cuidados de precisão”.

Embora o potencial do FARDEEP seja promissor, Jeff Wang reconheceu que seriam necessários mais ensaios clínicos antes de poder ser usado por profissionais da dentária para ajudar a prever o risco de peri-implantite em pacientes.

“Este foi um estudo piloto, pois planeamos realizar ensaios clínicos maiores para validação”, observou.

O estudo, intitulado “Machine learning-assisted immune profiling stratifies peri-implantitis patients with unique microbial colonization and clinical outcomes,” foi publicado a 3 de maio de 2021 na Theranostics.

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