O JornalDentistry em 2021-8-04
À medida que os implantes dentários se tornam uma modalidade de tratamento cada vez mais comum para pacientes edêntulos, a compreensão dos seus potenciais efeitos secundários torna-se cada vez mais importante.
Um estudo realizado por uma equipa de investigação americana desenvolveu um novo algoritmo de machine learning que poderia ajudar os médicos dentistas a prever melhor o risco dos seus pacientes com implantes a desenvolverem perimplantite.
O estudo foi conduzido por uma equipa interdisciplinar espalhada pela University of Michigan, Michigan State University e a Harvard School of Dental Medicine. De acordo com os investigadores, a perimplantite afeta as taxas de sucesso a longo prazo de pelo menos 25% dos implantes dentários, uma vez que a inflamação leva à perda de osso de suporte. Complicando ainda mais o tratamento da perimplantite é o facto de não existir atualmente um método fiável para prever com precisão como um indivíduo pode reagir ao tratamento.
Numa tentativa de resolver esta questão, a equipa de pesquisa desenvolveu um algoritmo de a machine learning que intitularam de Fast and Robust Deconvolution of Expression Profiles - FARDEEP.
FARDEEP foi então usado para investigar os perfis clínicos, microbianos e imunes de um grupo de pacientes implantados submetidos a terapia regenerativa para ajudar a corrigir defeitos da perimplanta avançados. Ao fazê-lo, a equipa 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. "Quando um paciente tem perimplantite grave, é difícil tomar uma decisão sobre se deve tratar ou remover o implante. A terapia regenerativa é cara e imprevisível; reconstruir o osso e substituir o implante é também um desafio.
A informação sobre o prognóstico pode ser muito útil para determinar qual é o melhor tratamento para cada paciente.
Embora o potencial do FARDEEP seja promissor, os investigadores reconhecem que serão necessários mais ensaios clínicos antes de poder ser usado por médicos dentistas para ajudar a prever o risco de perimplantite em pacientes.
O estudo, intitulado "Machine learning-assisted imunit profiling stratifies peri-implantitis patients with unique microbial colonization and clinical outcomes", foi publicado no Theranostics. em maio de 2021
Fonte: University of Michigan, Michigan State University / Harvard School of Dental Medicine
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