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Pesquisadores brasileiros desenvolvem método inédito para identificar os primeiros sinais de Alzheimer

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Tempo de leitura: 2 minutos.

O diagnóstico precoce de Alzheimer segue como um dos maiores desafios da medicina. Mas esse problema pode estar com os seus dias contatos. Isso porque uma equipe formada por pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveu um método inédito para identificar os primeiros sinais da doença.

A partir de imagens tridimensionais geradas por ressonância magnética, o método analisa a morfologia do cérebro e aponta se o paciente tem ou não Alzheimer ou se apresenta características que indicam o possível surgimento da doença no futuro, para que o médico possa confirmar o diagnóstico final.

A tecnologia faz o diagnóstico em três classes diferentes: pessoa saudável, com Alzheimer e em estágio intermediário, ou seja, aquela que apresenta comprometimento cognitivo leve. “O diagnóstico desse estágio intermediário é considerado crítico pela medicina porque é muito difícil de ser realizado. Sendo possível fazer essa identificação, também é possível dar início a um tratamento precoce que retarde ao máximo as consequências do Alzheimer”, explica Anderson Rocha, diretor do Instituto de Computação da Unicamp e orientador da pesquisa.

Segundo os pesquisadores, o objetivo da técnica é identificar biomarcadores estruturais do Alzheimer. Para isso, foi utilizada a rede neural convolucional (CNN), que permite resultados mais rápidos, em torno de 15 minutos.

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Um dos detalhes mais interessantes deste estudo é que não foram usadas até agora informações adicionais para a análise das imagens, como sexo, idade e outras características que podem ajudar no diagnóstico de uma forma geral. O único parâmetro dos pesquisadores foi somente a morfologia do cérebro. O maior desafio era perceber as sutilezas para antecipar o diagnóstico, principalmente, em relação aos pacientes em estágio intermediário da enfermidade.

“O nosso objetivo inicial era focar apenas nas características visuais, o que levou quatro anos para ser conseguido. Portanto, o método pode ser melhorado ainda mais mediante a utilização de dados do histórico do paciente”, revela Anderson Rocha.

Nos testes realizados, a técnica acertou em 75% dos casos, que é o mesmo percentual de acerto dos médicos. A soma desses índices mais o aporte das informações adicionais, como idade, gênero e histórico familiar do paciente, certamente irão conferir maior eficiência ao diagnóstico.

A tecnologia foi criada para a dissertação de mestrado do pesquisador em computação Guilherme Adriano Folego e desenvolvida pelo Instituto de Computação da Unicamp, em parceria com o Instituto Nacional de Saúde, dos Estados Unidos.  O trabalho foi coorientado pela professora Marina Weiler, do National Institutes of Health (NIH), em Baltimore, nos Estados Unidos.

Segundo Anderson Rocha, o próximo passo do estudo é escolher um novo aluno de mestrado, que vai continuar esse trabalho de pesquisa e incorporar nesta solução as informações adicionais dos pacientes para verificar qual será o impacto no desempenho do algoritmo. Na situação atual do algoritmo, está sendo criada uma interface para colocar o método em utilização para alguns médicos aplicarem os testes iniciais.

“Obviamente, como essa não é uma ferramenta comercial, fizemos tudo gratuitamente. Então, temos as nossas limitações, como não ter uma equipe de desenvolvimento. Essa solução vai ser utilizada a partir de um web browser, em que será possível fazer o upload de uma imagem do cérebro e realizar uma análise inicial apontando as possíveis regiões de interesse para o diagnóstico”, esclarece o orientador do projeto.

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