Um novo algoritmo de aprendizado de máquina pode diagnosticar a doença de Alzheimer a partir de uma única ressonância magnética do cérebro, usando uma máquina de ressonância magnética padrão disponível na maioria dos hospitais.
Nova descoberta de pesquisa usa tecnologia de aprendizado de máquina para observar características estruturais do cérebro, inclusive em regiões não associadas anteriormente à doença de Alzheimer. A vantagem da técnica é sua simplicidade e o fato de poder identificar a doença em um estágio inicial, quando pode ser muito difícil de diagnosticar.
Embora não haja cura para a doença de Alzheimer, obter um diagnóstico rapidamente em um estágio inicial ajuda os pacientes. Permite-lhes aceder a ajuda e apoio, obter tratamento para gerir os seus sintomas e planear o futuro. Ser capaz de identificar com precisão os pacientes em um estágio inicial da doença também ajudará os pesquisadores a entender as alterações cerebrais que desencadeiam a doença e apoiar o desenvolvimento e testes de novos tratamentos.
A pesquisa foi publicada hoje (20 de junho de 2022) no Nature Portfolio Journal, Communications Medicine e financiada pelo Centro de Pesquisa Biomédica Imperial do Instituto Nacional de Pesquisa em Saúde e Cuidados (NIHR).
A doença de Alzheimer é a forma mais comum de demência, afetando mais de meio milhão de pessoas no Reino Unido. Embora a maioria das pessoas com doença de Alzheimer a desenvolva após os 65 anos, pessoas abaixo dessa idade também podem desenvolvê-la. Os sintomas mais frequentes de demência são perda de memória e dificuldades de pensamento, resolução de problemas e linguagem.
Atualmente, os médicos usam uma série de testes para diagnosticar a doença de Alzheimer, incluindo testes de memória e cognitivos e exames cerebrais. As varreduras são usadas para verificar depósitos de proteínas no cérebro e encolhimento do hipocampo, a área do cérebro ligada à memória. Todos esses testes podem levar várias semanas, tanto para organizar quanto para processar.
A nova abordagem requer apenas um deles ? uma ressonância magnética (MRI) do cérebro feita em uma máquina padrão de 1,5 Tesla, que é comumente encontrada na maioria dos hospitais.
Os pesquisadores adaptaram um algoritmo desenvolvido para uso na classificação de tumores cancerígenos e o aplicaram ao cérebro. Eles dividiram o cérebro em 115 regiões e alocaram 660 características diferentes, como tamanho, forma e textura, para avaliar cada região. Eles então treinaram o algoritmo para identificar onde as mudanças nesses recursos poderiam prever com precisão a existência da doença de Alzheimer.
Usando dados da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer, a equipe testou sua abordagem em exames cerebrais de mais de 400 pacientes com Alzheimer em estágio inicial e posterior, controles saudáveis e pacientes com outras condições neurológicas, incluindo demência frontotemporal e doença de Parkinson. Eles também testaram com dados de mais de 80 pacientes submetidos a testes de diagnóstico para Alzheimer no Imperial College Healthcare NHS Trust.
Eles descobriram que em 98% dos casos, apenas o sistema de aprendizado de máquina baseado em ressonância magnética poderia prever com precisão se o paciente tinha ou não a doença de Alzheimer. Também foi capaz de distinguir entre a doença de Alzheimer em estágio inicial e avançado com precisão bastante alta, em 79% dos pacientes.
O professor Eric Aboagye, do Departamento de Cirurgia e Câncer do Imperial, que liderou a pesquisa, disse: “Atualmente, nenhum outro método simples e amplamente disponível pode prever a doença de Alzheimer com esse nível de precisão, portanto, nossa pesquisa é um importante passo à frente. Muitos pacientes que apresentam Alzheimer em clínicas de memória também têm outras condições neurológicas, mas mesmo dentro desse grupo nosso sistema pode distinguir os pacientes que têm Alzheimer daqueles que não têm.
“Esperar por um diagnóstico pode ser uma experiência horrível para os pacientes e suas famílias. Se pudéssemos reduzir o tempo de espera, tornar o diagnóstico um processo mais simples e reduzir um pouco da incerteza, isso ajudaria muito. Nossa nova abordagem também pode identificar pacientes em estágio inicial para ensaios clínicos de novos tratamentos com medicamentos ou mudanças no estilo de vida, o que atualmente é muito difícil de fazer”.
O novo sistema detectou alterações em áreas do cérebro não associadas anteriormente à doença de Alzheimer, incluindo o cerebelo (a parte do cérebro que coordena e regula a atividade física) e o diencéfalo ventral (ligado aos sentidos, visão e audição). Isso abre potenciais novos caminhos para a pesquisa nessas áreas e suas ligações com a doença de Alzheimer.
O Dr. Paresh Malhotra, neurologista consultor do Imperial College Healthcare NHS Trust e pesquisador do Departamento de Ciências do Cérebro do Imperial, disse: não são visíveis, mesmo para especialistas. Usar um algoritmo capaz de selecionar textura e características estruturais sutis no cérebro que são afetadas pela doença de Alzheimer pode realmente melhorar as informações que podemos obter com as técnicas de imagem padrão”.
Publicado em 24/06/2022 09h27
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