Método consegue detectar Alzheimer com apenas uma ressonância magnética

Cientistas do Imperial College de Londres usaram a tecnologia de aprendizado de máquina para criar um método inédito de análise de dados capaz de aumentar a precisão do diagnóstico da doença de Alzheimer, utilizando uma única ressonância magnética do cérebro do paciente. Além de simples, a nova técnica identifica a doença em seus estágios iniciais, que são de difícil detecção pelos métodos atuais. 

A doença de Alzheimer é um tipo comum de demência na qual o cérebro encolhe e as células dentro dele morrem. Por ser incurável, a obtenção de um diagnóstico precoce da doença neurodegenerativa é extremamente importante para os pacientes, pois somente dessa forma eles poderão obter algum tipo de tratamento para gerenciar seus sintomas e planejar sua vida futura. 

Para os pesquisadores, a identificação precisa de pacientes em estágios iniciais da doença pode ser útil para uma melhor compreensão das alterações cerebrais que suscitam a enfermidade, com o objetivo de desenvolver e testar novas formas de tratamento.

Visão esquemática do operador de seleção e contração absoluta em duas etapas /LASSO. (Fonte: Inglese et al./Nature/Reprodução.)

Como os cientistas treinaram o algoritmo para detectar Alzheimer?

Publicado na revista Nature Communications Medicine, na segunda-feira (20), o estudo emprega uma única abordagem entre a profusão de tratamentos atualmente em uso: uma ressonância magnética (RM) do cérebro, processada por máquina padrão de 1,5 Tesla facilmente encontrada na maioria dos hospitais do mundo.

Os pesquisadores conseguiram programar um algoritmo usado em classificação de tumores cancerígenos e o adaptaram para o cérebro. Para isso, dividiram o órgão em 115 regiões, alocando 660 características diferentes como tamanho, forma e textura. Depois, treinaram o algoritmo para identificar quais mudanças nessas peculiaridades poderiam ser um indicativo de Alzheimer.

Os resultados mostraram que o sistema de aprendizado de máquina baseado em RM foi capaz de prever com precisão a existência ou não da doença de Alzheimer em 98% dos casos analisados.

ARTIGO Nature Communication Medicine - DOI: 10.17632/rpztyz22df.