Uma nova ferramenta de quantificação de software foi desenvolvida por pesquisadores nos Estados Unidos para analisar anormalidades da substância branca em bebês muito prematuros. Este biomarcador de imagem por ressonância magnética (MRI) pode prever riscos de desenvolvimento motor, incluindo paralisia cerebral, de uma forma muito mais objetiva do que as ferramentas de diagnóstico existentes.
Hoje, a maioria das crianças nascidas extremamente prematuras (antes das 30 semanas de gestação) sobrevive. No entanto, quase 70% desses bebês prematuros mostram anormalidades na substância branca de seus cérebros. Além disso, metade das crianças nascidas muito prematuramente desenvolve anormalidades motoras menores e até 10% desenvolve paralisia cerebral (PC).
A PC é um grupo de distúrbios neurológicos permanentes que afetam o movimento, a postura e o equilíbrio. É a deficiência física mais comum em crianças. Embora as últimas três décadas tenham proporcionado maior sobrevida e cuidados para bebês prematuros extremos, eles têm cerca de 50 vezes mais chances de desenvolver PC do que bebês nascidos a termo. O cuidado melhorado com essas crianças não se traduziu em menos deficiências, uma vez que a maioria das crianças com PC é diagnosticada com 1-2 anos de idade e a neuroimagem convencional é subjetiva e não é sensível por si só para prever com precisão a PC.
Intervenção precoce
Ainda assim, a identificação de biomarcadores de PC em um estágio inicial da vida pode aumentar significativamente a qualidade de vida tanto dos pacientes afetados quanto de suas famílias. A intervenção precoce por terapia física e ocupacional pode tirar proveito da neuroplasticidade precoce e mitigar sintomas como tremores, rigidez muscular ou dificuldade em realizar movimentos precisos.
Para resolver esses problemas, um grupo de pesquisadores liderados por Nehal Parikh, neonatologista do Instituto Perinatal, Hospital Medical Center de Cincinnati Children, tem desenvolvido melhores ferramentas de diagnóstico usando fatores de risco de imagem avançados para melhorar a previsão de resultados. Eles desenvolveram um algoritmo que pode analisar exames estruturais de ressonância magnética de bebês prematuros para prever o risco de anormalidades no desenvolvimento motor com base na detecção e quantificação de defeitos cerebrais.
Detecção totalmente automatizada
A equipe de Parikh teve como alvo a anormalidade difusa da substância branca (DWMA), o achado mais comum em bebês prematuros. Ele aparece em uma ressonância magnética do cérebro como áreas com intensidade de sinal aumentada. As evidências iniciais sugerem que essas anormalidades estão associadas a doenças que iniciam a inflamação e podem representar áreas de aumento de fluido na fiação do cérebro.
As ferramentas atuais para avaliar o DWMA dependem da análise visual dos dados de ressonância magnética. “O rastreamento manual das regiões DWMA dentro do cérebro é altamente subjetivo e produz baixa confiabilidade e reprodutibilidade”, explica Parikh. “É claro que precisamos de uma ferramenta melhor para diagnóstico. Comecei a trabalhar com cientistas da computação para criar um algoritmo que pudesse segmentar essas lesões”.
No estudo, a equipe inscreveu bebês muito prematuros e realizou exames de ressonância magnética do cérebro com idade equivalente a termo. Essas imagens foram alimentadas em um algoritmo criado usando um atlas cerebral probabilístico construído especificamente para o cérebro de um bebê muito prematuro.
“Como não foi possível criar um atlas cerebral manual padrão ouro para DWMA, Lili He, uma cientista da computação em meu laboratório, decidiu usar um sintético para treinar o algoritmo. Extraí as respectivas regiões do cérebro manualmente”, explica Parikh. O algoritmo resultante pode detectar a intensidade do sinal e a localização da substância branca normal, substância cinzenta e líquido cefalorraquidiano e isolar regiões DWMA com base em sua intensidade de sinal diferente e informações espaciais com uma precisão superior a 95% quando comparada com a verdade fundamental.
Rumo à tradução clínica
Os críticos podem dizer que o algoritmo representa uma simulação de computador treinada em um modelo de cérebro sintético que não é relevante para um paciente real. No entanto, ele já pode prever resultados clínicos relevantes para os pacientes e suas famílias. De fato, a equipe correlacionou seus resultados com as pontuações cognitivas e de linguagem de sua coorte aos dois anos de idade; e escores motores aos três anos de idade. “Os resultados se correlacionaram muito bem”, diz Parikh. “Ele mostrou que o volume DWMA foi preditivo de escores de desenvolvimento padronizados até os três anos de idade, independentemente de outras ressonâncias magnéticas convencionais e outros preditores conhecidos.”
A equipe agora está trabalhando na implementação de uma abordagem de aprendizado profundo para melhorar a identificação da região DMWA. Além disso, a Parikh está planejando trabalhar com os principais fornecedores de ressonância magnética para implementar o algoritmo em seus consoles para permitir o diagnóstico mais precoce possível.
“Idealmente, quando a varredura de ressonância magnética for concluída, nosso algoritmo faria seu trabalho em segundos e forneceria um valor para a anormalidade da substância branca difusa”, diz ele. “Se este valor fosse anormal, a criança seria encaminhada para terapias agressivas de intervenção precoce e / ou testes de pesquisa de novas intervenções.”
Manon Benders, neonatologista do hospital infantil Wilhelmina, UMC Utrecht, prevê um grande futuro para esta pesquisa como uma ferramenta de apoio à decisão. “É muito importante, pois obter o prognóstico mais preciso o mais cedo possível é essencial para informar a família da criança de forma adequada.”
“Além disso, iniciar a terapia de intervenção mesmo antes do início dos sintomas clínicos de paralisia cerebral ou resultados motores adversos também é crucial, especialmente considerando que a plasticidade do cérebro é maior nos primeiros meses após o nascimento”, acrescenta ela.
Publicado em 18/10/2020 14h55
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