Novas pesquisas na Argentina e na Espanha usam Inteligência Artificial e Realidade Virtual para a detecção precoce desta doença, que é a principal causa de demência no mundo.
A doença de Alzheimer afeta mais de 50 milhões de pessoas no mundo, e o envelhecimento da população significa que pode haver muito mais nas próximas décadas. Embora a doença geralmente se desenvolva sem sintomas por muitos anos, geralmente é precedida pelo que é conhecido como comprometimento cognitivo leve. “Esses pacientes podem progredir e piorar ou permanecer no mesmo estado ao longo do tempo. Portanto, é importante distinguir entre comprometimento cognitivo progressivo e estável para evitar a rápida progressão da doença”, explica Mona Ashtari-Majlan, pesquisadora da Universitat Oberta de Catalunya (UOC) da AI for Human Wellbeing (AIWELL) grupo.
Identificá-los pode servir para melhorar a qualidade dos ensaios clínicos com os quais os tratamentos são testados e que buscam cada vez mais direcionar as fases iniciais da doença. Para isso, os pesquisadores usaram um método chamado rede neural convolucional de múltiplas camadas, uma técnica de inteligência artificial e aprendizado profundo muito útil para reconhecimento e classificação de imagens.
“Primeiro comparamos ressonâncias magnéticas de pacientes com doença de Alzheimer e pessoas saudáveis para encontrar diferentes referências”, explica Ashtari-Majlan. Depois de treinar o sistema, eles o ajustaram com imagens de ressonância magnética de pessoas que já haviam sido diagnosticadas com déficit cognitivo estável ou progressivo e nas quais as diferenças são muito menores.
O novo método permite distinguir e classificar as duas formas de comprometimento cognitivo leve com uma precisão próxima a 85%. “Os critérios de avaliação mostram que nosso método supera os existentes”, confirma a pesquisadora.
Por sua vez, pesquisadores do Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) desenvolveram um software para avaliar a memória espacial humana em relação ao processo de aprendizagem, que poderia se tornar “uma ferramenta poderosa para o diagnóstico precoce de Alzheimer e outros distúrbios neurodegenerativos”.
O estudo teve como foco o desenvolvimento de uma tarefa de memória espacial que é realizada em um ambiente virtual assistido por computador para avaliar as “memórias espaciais” das pessoas, ou seja, a capacidade de perceber e ajustar a posição de seu corpo em relação ao ambiente.
“Os déficits de orientação espacial são conhecidos por serem alguns dos primeiros sinais de alerta da doença de Alzheimer, e isso está associado a danos no hipocampo (área do cérebro que processa memórias espaciais)”, explicaram os pesquisadores. Na psicologia cognitiva e na neurociência, a memória espacial é conhecida como a faceta da memória responsável pelo registro de informações sobre o ambiente.
O uso de Inteligência Artificial e Machine Learning no diagnóstico de Alzheimer não é novo. A FDA já deu sinal verde para várias empresas que desenvolveram sistemas, incluindo a QYNAPSE, que lançou a plataforma QyScore para oferecer a quantificação automatizada de uma ampla gama de marcadores neurodegenerativos e neuroinflamatórios e também é útil em casos de esclerose múltipla, Parkinson e outros distúrbios neurológicos; ou o sistema projetado pela QMENTA, uma ferramenta neuro AI que fornece uma visão da anatomia do cérebro e acentua os danos nos tecidos ou hiperintensidades em cores e 3D. Além disso, esta empresa criou mapas da rede cerebral para ver mudanças nas conexões devido a doenças ou lesões.
Fontes:
https://www.itba.edu.ar/blog/realidad-virtual-para-la-perdida-de-memoria/
https://www.uoc.edu/portal/es/news/actualitat/2022/098-alzheimer-IA.html
