Author:
Santana Alexandre Augusto de Andrade,Jordão Gabriel de Souza Paiva,Luciano Ana Luíza Fleury,Borba Vitória Aires Barbosa de Andrade e,Nogueira Lyandra Yuri Katsuyama,Belchior Letícia Romeira,Barreto Lara Pedriel,Arraes João Felipe Azevedo,Pimentel Ana Luiza Machado Ribeiro,Resende Lucas Lisboa,Santana Natan Augusto de Almeida
Abstract
INTRODUÇÃO: A Doença Celíaca é uma enteropatia de componente autoimune que tem como fator precipitante o glúten. O diagnóstico é estabelecido pela associação de achados laboratoriais e clínicos, pois não há um teste específico para firmá-lo, portanto, os exames de imagem podem auxiliar nesse aspecto. A inflamação insistente da mucosa altera a conformação das vilosidades intestinais causando lesões, que podem ser visualizadas na endoscopia digestiva alta (EDA) e avaliadas por histopatologia. Nesse sentido, é necessário avaliar sua real importância no contexto diagnóstico, visto que a EDA, assim como outros exames de imagem, pode contribuir para avanços no manejo da Doença Celíaca. OBJETIVOS: Analisar a literatura acerca do uso da endoscopia e dos métodos de imagem para diagnóstico da doença celíaca. METODOLOGIA: Trata-se de uma revisão sistemática da literatura especializada, na base de dados da PubMed, com os descritores: “Celiac Disease” AND “Endoscopy” AND “Diagnostic Imaging”, nos últimos 5 anos. Foram selecionados 7 artigos científicos. Foram incluídos apenas artigos com texto completo gratuito e realizados em humanos e excluídos aqueles que não se adequaram aos objetivos propostos. RESULTADOS: A Doença Celíaca (DC) é uma condição cada vez mais diagnosticada, exigindo precisão diagnóstica para um tratamento adequado e prognóstico favorável. Neste artigo, avaliamos sete estudos que exploraram o papel da endoscopia e métodos de imagem no diagnóstico da DC. Dois estudos investigaram a técnica FICE (Flexible Spectral Imaging Color Enhancement) e sua capacidade de detecção das alterações clássicas da mucosa celiaca. Os resultados demonstraram que o FICE aumentou significativamente a detecção de alterações vilosidades em comparação com o endoscópio comum, embora permaneça sujeito a análise subjetiva e operador-dependente. Três estudos abordaram o uso de redes neurais, deep learning e machine learning para aprimorar a identificação e diagnóstico de doenças do trato gastrointestinal, incluindo a DC. Os resultados promissores mostraram que esses modelos computacionais fornecem segundas opiniões in-loco para endoscopistas, melhorando a precisão diagnóstica. Outra metodologia eficaz foi a análise endoscópica de criptas e vilosidades, que permitiu uma avaliação mais histológica da DC, influenciando o prognóstico e as condutas de tratamento a curto e longo prazo. Os três grupos de metodologias estudados revelaram resultados positivos, representando práticas promissoras para um diagnóstico mais certeiro da DC. Esses avanços têm o potencial de reduzir os falso-positivos e melhorar a acurácia do diagnóstico e monitoramento da doença celíaca, proporcionando uma melhor qualidade de vida aos pacientes afetados. CONCLUSÃO: Os artigos analisados apresentaram bons resultados quanto ao uso de imagem para diagnóstico de DC. A técnica FICE foi exposta com resultados precisos, porém sem a presença de uma padronização teórica. Sobre o uso de tecnologias para alterações no TGI, como Redes Neurais e Machine-learning, elas podem ser positivas quanto a possibilidade de segundas opiniões in-loco, o que pode auxiliar no diagnóstico. A análise endoscópica de criptas e vilosidades possibilita a visualização histológica, o que pode melhorar prognósticos e condutas.
Publisher
South Florida Publishing LLC