Um estudo publicado recentemente na revista Rede JAMA aberta destaca a confiabilidade e validade de uma ferramenta de avaliação digital, o aplicativo móvel ALLFTD (ALLFTD-mApp) para o diagnóstico remoto de DFT. Desenvolvido em parceria com a Datacubed Health, o ALLFTD-mApp permite que os médicos meçam a função cognitiva na própria casa de uma pessoa usando um smartphone, em vez de na clínica.

Em média, são necessários 3,6 anos para obter um diagnóstico devido à sobreposição que os sintomas da DFT compartilham com outras doenças neurodegenerativas e transtornos psiquiátricos. Como disse o autor sênior Adam Boxer, MD, PhD O guardião numa entrevista, a maioria das pessoas com DFT é diagnosticada mais tarde na progressão da doença devido a esta sobreposição e à idade mais jovem de início da doença. Além disso, como observa o estudo, muitas das medidas utilizadas em ambientes clínicos para diagnosticar a DFT não são sensíveis à presença da doença até que os sintomas já comecem a aparecer. Este atraso não só dificulta a capacidade dos médicos de intervir durante as fases iniciais da doença, mas também os esforços dos investigadores que estudam os mecanismos da DFT ou desenvolvem novos tratamentos.

Outra barreira ao acesso ao tratamento ou à participação em ensaios clínicos é o número limitado de centros de DFT, a maioria dos quais localizados nas grandes cidades. Além de algumas famílias que vivem longe dos centros de DFT, a progressão dos sintomas acabará por tornar a viagem muito difícil para as pessoas diagnosticadas.

O ALLFTD-mApp foi concebido para enfrentar estes desafios, disponibilizando testes de diagnóstico às famílias afetadas onde vivem, permitindo aos investigadores recolher remotamente os dados com que contribuem. O aplicativo, um aplicativo para smartphone compatível com Android e iOS, foi objeto de um estudo anterior que concluiu que era viável, simples de usar e bem aceito pelos participantes. O estudo mais recente avalia se o aplicativo pode fornecer dados válidos e confiáveis para o estudo da DFT.

Aqueles que participaram do estudo já estavam ALLFTD participantes, com 360 participantes recrutados de um grupo de mais de 1.000. Eles foram divididos em um de dois grupos: um grupo de “descoberta” de 258 para coletar dados iniciais e um segundo grupo de 102 para validar os resultados do primeiro. Todos os participantes já haviam contribuído com dados para o ALLFTD por meio de medidas clínicas tradicionais (com alguns também contribuindo com dados de imagem), fornecendo aos autores dados para comparação com os resultados do aplicativo.

Os participantes participaram de três sessões de avaliação de 11 dias durante seis meses. Cada sessão no aplicativo levava de 25 a 35 minutos para ser concluída. Durante o estudo, o aplicativo incluiu seis testes cognitivos baseados em medidas existentes já utilizadas pelos médicos.

De acordo com os resultados do estudo, todos os testes, exceto um, foram confiáveis no fornecimento de dados diagnósticos de DFT. Os autores observaram que o aplicativo forneceu pontuações consistentes durante o novo teste.

Os autores descobriram que o desempenho dos testes baseados em aplicativos estava geralmente alinhado com as medidas presenciais. O pior desempenho em testes baseados em aplicativos foi associado à gravidade e progressão da doença, com aqueles que apresentavam sintomas mais pronunciados, geralmente com pontuação mais baixa. Descobriu-se que participantes com mais de 45 anos que carregavam um variante genética criadora de risco tiveram desempenho significativamente pior em comparação com aqueles que não tinham DFT ou um gene criador de risco.

Crucialmente, o aplicativo poderia distinguir entre pessoas com e sem FTD com uma taxa de sucesso de 93%. Em comparação com a Avaliação Cognitiva de Montreal, uma medida clínica utilizada na investigação e tratamento da demência em todo o mundo, a aplicação do ALLFTD foi mais precisa na diferenciação entre pessoas sem sintomas de DFT e aquelas cujos sintomas estão apenas a começar a aparecer.

No entanto, uma limitação essencial do estudo é que os participantes eram predominantemente brancos falantes de inglês. Para resolver esta limitação, estão em curso trabalhos para adaptar os testes a outras línguas e culturas. Além disso, um número significativo de candidatos ao ensaio recusou-se a participar; será necessário que os pesquisadores examinem por que as pessoas podem relutar em usar um aplicativo para smartphone.

O primeiro autor Adam Staffaroni, PhD, disse O guardião que, embora atualmente não haja planos para trazer o aplicativo ao público, ele poderá se tornar uma ferramenta inestimável para cientistas que conduzem pesquisas sobre FTD.

“Eventualmente, o aplicativo poderá ser usado para monitorar os efeitos do tratamento, substituindo muitas ou a maioria das visitas pessoais aos locais de ensaios clínicos”, disse o Dr. Staffaroni.

“Este estudo é um passo essencial para a concepção de ensaios clínicos que reduzam a carga de viagens dos participantes e testem a eficácia dos tratamentos para prevenir o aparecimento de distúrbios de DFT”, disse Penny Dacks, PhD, Diretora Sênior de Iniciativas Científicas da AFTD, em resposta ao estudo. “Quando os investigadores conseguem medir as fases iniciais do declínio, também podem avaliar se um tratamento funciona para prevenir ou retardar o aparecimento destas condições devastadoras. Estamos ansiosos por uma maior validação desta ferramenta e de outras abordagens para permitir a investigação clínica da FTD.”

Os autores Dr. Adam Staffaroni e Dr. Adam Boxer receberam bolsas AFTD para apoiar suas pesquisas. Staffaroni recebeu um 2024 Ferramentas de avaliação digital para FTD e ALS concessão para apoiar seu trabalho no aplicativo da ALLFTD. Em 2018, o Dr. Boxer recebeu um Iniciativa de Biomarcadores FTD concessão ao lado do colega Howard Rosen, MD.

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