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| Usando duas técnicas de baixo custo, pesquisadores da Unesp e do Inpe conseguiram diferenciar pacientes com a doença de indivíduos saudáveis. Próximo passo é aprimorar o método para permitir diagnosticar a enfermidade na fase inicial (foto: Chris Hope/Wikimedia Commons) |
A combinação de duas técnicas de
baixo custo se mostrou eficaz no diagnóstico de Alzheimer, doença
neurodegenerativa e progressiva do sistema nervoso central. A análise de dados
obtidos pela técnica de eletroencefalografia (EEG) – usada para o diagnóstico
de enfermidades como epilepsia, esquizofrenia, distúrbios do sono e Parkinson
–, em combinação com um algoritmo computacional, permitiu diferenciar pacientes
saudáveis dos portadores da doença.
O estudo foi publicado na
revista PLOS ONE por pesquisadores da Universidade
Estadual Paulista (Unesp) e do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(Inpe).
“A técnica utilizada nesse trabalho,
proposta durante meu doutorado, permite mapear dados fisiológicos em uma rede
complexa e analisar a dinâmica de informações a partir das características da
rede associada. É sabido que dados de EEG de pacientes com a doença de
Alzheimer apresentam uma diminuição das chamadas componentes de alta
frequência, bem como um aumento das componentes de baixa frequência, quando
comparados ao exame de pacientes sadios. Observamos que dados de EEG de
pacientes com dinâmicas distintas [sadios versus doentes]
resultaram num mapeamento em redes com topologias também distintas, o que
atesta a eficiência da técnica”, explica Andriana Campanharo, professora do
Instituto de Biociências de Botucatu (IBB-Unesp) e coordenadora do estudo.
A
eletroencefalografia consiste na medição dos sinais elétricos do cérebro por
meio de eletrodos no couro cabeludo, o que permite o registro das atividades
dos neurônios em intervalos de tempo uniformes. Já uma rede complexa é uma
estrutura descrita por um conjunto de vértices, arestas e por algum tipo de
interação entre eles, de forma que possam ser analisados computacionalmente.
“Uma das grandes vantagens desse
trabalho é utilizar dados de EEG – exame com baixo custo, alta resolução
temporal, ampla disponibilidade e que fornece informações valiosas sobre a
dinâmica cerebral de indivíduos com Alzheimer”, diz Aruane Mello Pineda,
primeira autora do trabalho, realizado durante seu mestrado no IBB-Unesp.
O
diagnóstico foi possível a partir da classificação das redes complexas
associadas aos dados de EEG de 48 voluntários, sendo 24 saudáveis e 24 com
Alzheimer em estágio avançado. As informações fazem parte de um banco de dados
reunido por pesquisadores da Universidade Estadual da Flórida, nos Estados
Unidos.
Áreas mais afetadas
Além da
classificação de todos os voluntários como “sadio” ou “doente”, foi realizada
uma investigação das áreas do cérebro mais afetadas pela doença. Para isso, dados
de EEG dos portadores de Alzheimer, em 19 diferentes posições do couro
cabeludo, foram também mapeados em redes complexas.
Com base
na análise estatística das redes obtidas, os pesquisadores concluíram que a
região temporal-parietal esquerda – na parte traseira superior da cabeça – é
onde os eletrodos melhor detectam os sinais elétricos associados ao Alzheimer.
“A observação corresponde à
compreensão atual sobre a progressão da doença, que geralmente se manifesta
nessa região, responsável pela memória verbal e que, aparentemente, é mais
vulnerável”, afirma Pineda, que atualmente realiza doutorado, no Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), um Centro de Pesquisa,
Inovação e Difusão (CEPID)
financiado pela FAPESP na Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos.
O grupo
liderado por Campanharo agora trabalha com um banco de dados maior, com mais de
100 pacientes, entre saudáveis e com diferentes estágios de Alzheimer. Uma vez
que a técnica foi validada para identificar portadores da doença em estágio
avançado, o objetivo agora é identificar padrões que diferenciem
o estágio inicial do avançado.
O trabalho
abre caminho para que, futuramente, haja um diagnóstico automático e mais
preciso da doença de Alzheimer. Dessa forma, será possível detectá-la ainda em
fase inicial, facilitando o tratamento precoce.
O estudo contou com a colaboração dos
pesquisadores Fernando M. Ramos, do Inpe, e Luiz Eduardo Betting, da Faculdade
de Medicina de Botucatu (FMB-Unesp).
O artigo Quantile graphs for EEG-based diagnosis of Alzheimer’s disease pode
ser lido em: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0231169.
André Julião
Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/algoritmo-computacional-associado-a-eletroencefalografia-se-mostra-eficaz-no-diagnostico-de-alzheimer/35108/
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