As lesões no esporte profissional têm um importante impacto no desempenho. Além disso, a perda de um jogador implica um elevado custo econômico para as equipes. Por exemplo, um estudo estimou que na primeira metade da temporada 2018-2019, a Premier League gastou cerca de £130 milhões em salários de jogadores de futebol lesionados (JLT Specialty Limited, 2019). Por isso, estão sendo criadas novas linhas de pesquisa a fim de determinar fatores de risco e, assim, tentar reduzir a incidência de lesões.

Um recente trabalho de pesquisa (Rodas et al., 2019) no qual participaram, entre outros, Gil Rodas e Ricard Pruna, membros dos serviços médicos do Barça, além de pesquisadores de renome como Alejandro Lucía, e com o suporte tecnológico e científico do Progenika (GRIFOLS), analisou a associação entre o risco de tendinopatia e variações na sequência genética (polimorfismos) em jogadores de esportes coletivos. Para isso, foram coletadas amostras de sangue de 363 jogadores profissionais das diferentes modalidades do clube (futebol, basquete, handebol, hóquei em patins e futebol de salão) na pré-temporada 2018-2019 e foi analisada a incidência de tendinopatias nos dez anos anteriores.

Para realizar o trabalho e, com o argumento de que una previsão de traços complexos requer o uso de uma grande quantidade de variantes de DNA”, os pesquisadores utilizaram os últimos avanços em metodologia estatística e de machine learning para identificar padrões complexos em ambientes de alta dimensão. Desta maneira e, já que para treinar estes métodos altamente parametrizados são necessários conjuntos de dados muito grandes, eles examinaram a associação entre 495.837 polimorfismos e o risco de tendinopatia em um GWAS (estudo de associação de genoma completo), ou seja, analisaram o genoma e buscaram marcadores genéticos que pudessem estar relacionados à lesão. Também aumentaram o conjunto de polimorfismos a 1.419.69 imputando variantes sintéticas e usando machine learning para construir um modelo preditivo. Embora a análise realizada tenha encontrado a associação com alguns dos marcadores genéticos já descritos anteriormente, no atual estudo identificou-se especificamente dois novos marcadores genéticos associados a um aumento no risco de tendinopatia (GJA1 rs11154027 e VAT1L rs4362400), enquanto um terceiro, o CNTP2 rs1026302, foi associado a um efeito protetor.

“Agora precisamos replicar nossos resultados em outros clubes e aumentar a N para mais de 1.000 ou 10.000 jogadores de futebol ou atletas de esportes coletivos. A possibilidade de utilizar as últimas ferramentas de processamento de dados e poder ter acesso a um maior número de parâmetros biomédicos (que compreendem centenas de milhares de genótipos vinculados a fenótipos) permitirão melhorias sem precedentes no âmbito da medicina preventiva e personalizada”, afirma Gil Rodas.

Por outro lado, “as futuras linhas de pesquisa deveriam considerar o papel da epigenética nos fenótipos dos atletas, já que fatores como alimentação, estresse ou carga de treinamento podem modular a resposta gênica” comenta Ricard Pruna.

Este estudo pode servir como ponto de partida no tratamento de dados biomédicos com o objetivo de estabelecer fatores de risco de lesões, embora seja claramente necessária a colaboração entre instituições a fim de ampliar a amostra de participantes e, assim, poder criar modelos mais robustos que possam ser transferidos à prática clínica. Além disso, é vital cumprir com as leis de proteção de dados, já que, como afirma Gil Rodas, “seu uso correto e rigoroso foi um desafio quase tão difícil quanto a própria análise genética e epidemiológica”.

A equipe Barça Innovation Hub

REFERÊNCIAS

JLT Specialty Limited. (2019). Football injury analysis. (https://www.jlt.com/en-ca/industry/sports-media-and-entertainment-insurance/insights/premier-league-injury-analysis-2019)

Rodas, G., Osada, L., Arteta, D., Pruna, R., Fernández, D., & Lucía, A. (2019). Genomic Prediction of Tendinopathy Risk in Elite Team Sports. International Journal of Sports Physiology and Performance.