Um dispositivo desenvolvido pelo MIT com a aparência de um roteador Wi-Fi usa uma rede neural para discernir a presença e a gravidade de uma das doenças neurológicas que mais crescem no mundo.
A doença de Parkinson é notoriamente difícil de diagnosticar, pois depende principalmente do aparecimento de sintomas motores, como tremores, rigidez e lentidão, mas esses sintomas geralmente aparecem vários anos após o início da doença. Agora, Dina Katabi, a Thuan (1990) e Nicole Pham Professora no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT e investigadora principal da MIT Jameel Clinic, e sua equipe desenvolveram um modelo de inteligência artificial que pode detectar apenas Parkinson. de ler os padrões de respiração de uma pessoa.
A ferramenta em questão é uma rede neural, uma série de algoritmos conectados que imitam o funcionamento do cérebro humano, capazes de avaliar se alguém tem Parkinson a partir de sua respiração noturna – ou seja, padrões respiratórios que ocorrem durante o sono. A rede neural, que foi treinada pelo estudante de doutorado do MIT Yuzhe Yang e pelo pós-doutorando Yuan Yuan, também é capaz de discernir a gravidade da doença de Parkinson de alguém e acompanhar a progressão da doença ao longo do tempo.
Yang é o primeiro autor de um novo artigo que descreve o trabalho, publicado hoje na Nature Medicine. Katabi, que também é afiliada do MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory e diretora do Center for Wireless Networks and Mobile Computing, é a autora sênior. Eles se juntam a Yuan e 12 colegas da Universidade Rutgers, do Centro Médico da Universidade de Rochester, da Clínica Mayo, do Hospital Geral de Massachusetts e da Faculdade de Saúde e Reabilitação da Universidade de Boston.
Créditos: Foto cortesia dos pesquisadores.
Ao longo dos anos, os pesquisadores investigaram o potencial de detecção de Parkinson usando líquido cefalorraquidiano e neuroimagem, mas esses métodos são invasivos, caros e exigem acesso a centros médicos especializados, tornando-os inadequados para testes frequentes que poderiam fornecer diagnóstico precoce ou rastreamento contínuo de progressão da doença.
Os pesquisadores do MIT demonstraram que a avaliação da inteligência artificial do Parkinson pode ser feita todas as noites em casa enquanto a pessoa está dormindo e sem tocar em seu corpo. Para isso, a equipe desenvolveu um dispositivo com a aparência de um roteador Wi-Fi doméstico, mas em vez de fornecer acesso à internet, o dispositivo emite sinais de rádio, analisa seus reflexos no ambiente ao redor e extrai os padrões respiratórios do sujeito sem qualquer interferência corporal. contato. O sinal de respiração é então enviado à rede neural para avaliar o Parkinson de maneira passiva, e não há esforço necessário do paciente e do cuidador.
“Uma relação entre Parkinson e respiração foi observada já em 1817, no trabalho do Dr. James Parkinson. Isso nos motivou a considerar o potencial de detectar a doença pela respiração sem olhar para os movimentos”, diz Katabi. “Alguns estudos médicos mostraram que os sintomas respiratórios se manifestam anos antes dos sintomas motores, o que significa que os atributos respiratórios podem ser promissores para avaliação de risco antes do diagnóstico de Parkinson”.
A doença neurológica que mais cresce no mundo, o Parkinson é o segundo distúrbio neurológico mais comum, depois da doença de Alzheimer. Só nos Estados Unidos, aflige mais de 1 milhão de pessoas e tem uma carga econômica anual de US$ 51,9 bilhões. O algoritmo da equipe de pesquisa foi testado em 7.687 indivíduos, incluindo 757 pacientes com Parkinson.
Katabi observa que o estudo tem implicações importantes para o desenvolvimento de medicamentos e cuidados clínicos de Parkinson. “Em termos de desenvolvimento de medicamentos, os resultados podem permitir ensaios clínicos com duração significativamente menor e menos participantes, acelerando o desenvolvimento de novas terapias. Em termos de atendimento clínico, a abordagem pode ajudar na avaliação de pacientes com Parkinson em comunidades tradicionalmente carentes, incluindo aqueles que moram em áreas rurais e aqueles com dificuldade de sair de casa devido à mobilidade limitada ou deficiência cognitiva”, diz ela.
Créditos: Imagem cortesia dos pesquisadores.
“Não tivemos avanços terapêuticos neste século, sugerindo que nossas abordagens atuais para avaliar novos tratamentos são subótimas”, diz Ray Dorsey, professor de neurologia da Universidade de Rochester e especialista em Parkinson, coautor do artigo. Dorsey acrescenta que o estudo é provavelmente um dos maiores estudos sobre o sono já realizados no Parkinson. “Temos informações muito limitadas sobre manifestações da doença em seu ambiente natural e o dispositivo [de Katabi] permite obter avaliações objetivas e reais de como as pessoas estão em casa. A analogia que gosto de fazer [das avaliações atuais do Parkinson] é uma lâmpada de rua à noite, e o que vemos da lâmpada de rua é um segmento muito pequeno – O sensor totalmente sem contato [de Katabi] nos ajuda a iluminar a escuridão.”
Esta pesquisa foi realizada em colaboração com a Universidade de Rochester, Mayo Clinic e Massachusetts General Hospital, e é patrocinada pelos National Institutes of Health, com apoio parcial da National Science Foundation e da Michael J. Fox Foundation.
Publicado em 27/08/2022 11h44
Artigo original:
- https://news.mit.edu/2022/artificial-intelligence-can-detect-parkinsons-from-breathing-patterns-0822