A combinação de um algoritmo computacional e eletroencefalografia (EEG), duas técnicas de baixo custo, se mostrou eficaz no diagnóstico de Alzheimer, doença neurodegenerativa e progressiva do sistema nervoso central.
A descoberta foi feita por pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). O estudo detalhado foi publicado na revista científica PLOS ONE.
“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”, explicou Adriana Campanharo, coordenadora do estudo.
“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”, sinaliza a especialista.
Técnica de baixo custo
A eletroencefalografia (EEG) já é usada para o diagnóstico de enfermidades como epilepsia, esquizofrenia, Parkinson e até distúrbios do sono. Ela consiste na medição de 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.
Quando esse registro da atividade neural forma uma estrutura descrita por um conjunto de vértices, arestas e por algum tipo de interação entre os neurônios tem-se o que os cientistas chamam de rede complexa, que por sua vez pode ser analisada por algoritmos computacionais.
Assim, o diagnóstico de Alzheimer 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.
“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”, disse a primeira autora do estudo, Aruane Mello Pineda, em entrevista à Agência FAPESP.
Regiões mais afetadas
Entre os voluntários portadores de Alzheimer, os pesquisadores também investigaram quais eram as áreas do cérebro mais afetadas pela doença. Uma análise estatística das redes complexas obtidas revelou que a região temporal-parietal esquerda, na parte traseira superior da cabeça, é onde os eletrodos melhor detectam os sinais elétricos associados à doença.
“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”, explicou Pineda.
Próximas etapas
O grupo de pesquisadores 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 encontrar padrões que diferenciem o estágio inicial do avançado
Como aponta a Agência FAPESP, 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.A demência da doença de Alzheimer corresponde a 60% dos quadros demenciais, sendo a mais prevalente no mundo todo. Atualmente, 35,6 milhões de pessoas convivem com a doença e a estimativa é de que esse número praticamente dobre a cada 20 anos, chegando a 65,7 milhões em 2030.
