Avaliação e Deteção do Risco de Sarcopenia Guiada por IA (SARC-AI)

Enquadramento:

A sarcopenia, definida pela perda progressiva de massa muscular esquelética e função, representa riscos significativos de quedas, incapacidade, disfunção metabólica e mortalidade em idosos. Os diagnósticos clínicos atuais baseiam-se em medidas estáticas de força ou massa muscular, muitas vezes não detetando o declínio em fase inicial ou subclínica. Além disso, as intervenções convencionais, como o treino de resistência e o aumento da ingestão de proteínas, apresentam elevada variabilidade interindividual nos resultados devido a fatores como o fenótipo muscular basal, o estado metabólico, a genética e a composição do microbioma intestinal. As tecnologias emergentes, incluindo sensores vestíveis, perfis metabólicos de alto rendimento e abordagens de IA/ML, oferecem uma oportunidade para criar estruturas preditivas e individualizadas para a avaliação e gestão do risco de sarcopenia.

Objetivos:

• Desenvolver e validar um modelo baseado em IA que integre a composição muscular, o desempenho funcional e biomarcadores metabólicos para prever o risco de sarcopenia.
• Implementar uma intervenção personalizada e adaptativa, combinando exercício e nutrição, orientada por previsões de IA e monitorização em tempo real.
• Avaliar a eficácia desta intervenção na massa muscular, desempenho funcional e saúde metabólica em idosos.

Métodos:

Fase 1: Análise retrospetiva de dados multimodais de 3.500 adultos, incluindo composição muscular (DXA, Ressonância Magnética), testes funcionais (força de preensão, levantar da cadeira), marcadores metabólicos e perfis do microbioma. Modelos de IA/ML serão treinados para prever o risco de sarcopenia e identificar características preditivas-chave. A validação será realizada utilizando um subconjunto de participantes recém-recrutados sob cuidados padrão.

Fase 2: Uma intervenção prospetiva de 12 semanas em 120 adultos com idades entre 50-70 anos, estratificados em grupos de risco de sarcopenia com base nas previsões da Fase 1. Os participantes receberão um plano personalizado de exercício (resistência e aeróbico) e nutrição orientado por IA, monitorizado através de sensores vestíveis e de uma aplicação móvel. A recolha de dados inclui Ressonância Magnética e DXA para composição muscular, testes de desempenho funcional, biomarcadores metabólicos e inflamatórios, perfis do microbioma e resultados autorrelatados. A resposta à intervenção será analisada utilizando modelos de efeitos mistos e ML para identificar preditores de eficácia.

Significado e Inovação:

Este estudo integra a previsão de risco baseada em IA com intervenções personalizadas e adaptativas em tempo real, abordando as lacunas atuais de diagnóstico e terapêutica no cuidado da sarcopenia. Ao combinar dados de estrutura muscular, função, metabólicos, comportamentais e do microbioma, permite a deteção precoce do declínio muscular, a gestão individualizada e uma melhor adesão. A estrutura tem potencial para ampla tradução clínica, integração em saúde digital e futura comercialização como uma plataforma de sarcopenia baseada em IA escalável.

Resultados Antecipados:

• Ferramentas de rastreio de sarcopenia baseadas em IA para deteção precoce e estratificação de risco.
• Protocolos de exercício e nutrição personalizados adaptados ao risco e fisiologia individual.
• Uma estrutura de intervenção orientada por dados e escalável, adequada para implementação clínica ou domiciliar.

Maior compreensão das respostas heterogéneas às intervenções de sarcopenia.