Ferramenta de inteligência artificial consegue detectar 'idade do cérebro' e prever Alzheimer

Estudo realizado pela Universidade do Sul da Califórnia (USC) revela que envelhecimento varia entre as regiões do cérebro dependendo do sexo da pessoa

Um novo modelo de inteligência artificial (IA) que analisa imagens cerebrais de ressonância magnética pode ser usado para diagnosticar com precisão o declínio cognitivo associado a doenças neurodegenerativas como o Alzheimer muito antes dos métodos anteriores. O estudo, desenvolvido por pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia (USC), nos Estados Unidos, considera a idade do cérebro do paciente para chegar ao prognóstico.

Um dos pontos abordados na pesquisa, divulgada na terça-feira (2) na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, é que o envelhecimento cerebral é considerado um biomarcador confiável para o risco de doenças neurodegenerativas. A gravidade aumenta quando o cérebro de uma pessoa exibe características que parecem “mais velhas” do que o esperado para alguém com aquela idade cronológica.

"As pessoas envelhecem em ritmos diferentes, assim como os tipos de tecidos do corpo. Sabemos disso coloquialmente quando dizemos: “fulano tem 40 anos, mas parece ter 30”. A mesma ideia se aplica ao cérebro. O cérebro de uma pessoa de 40 anos pode parecer tão “jovem” quanto o de uma pessoa de 30 anos, ou pode parecer tão “velho” quanto o de uma pessoa de 60 anos", explica Andrei Irimia, autor do estudo e professor na USC.

Irimia e sua equipe compararam as ressonâncias magnéticas do cérebro de 4.681 participantes cognitivamente normais, sendo que alguns deles desenvolveram declínio cognitivo ou doença de Alzheimer mais tarde na vida.

Usando esses dados, eles criaram um modelo de inteligência artificial chamado rede neural para prever a idade dos participantes a partir de ressonâncias magnéticas cerebrais.

Primeiro, os pesquisadores treinaram a rede para produzir mapas cerebrais anatômicos detalhados que revelam padrões específicos de envelhecimento. Eles, então, compararam as idades cerebrais percebidas (biológicas) com as idades reais (cronológicas) dos participantes do estudo. Quanto maior a diferença entre os dois, piores os escores cognitivos dos participantes, que refletem o risco de Alzheimer.

Os resultados mostram que o modelo da equipe pode prever as verdadeiras idades (cronológicas) de participantes cognitivamente normais com um erro absoluto médio de 2,3 anos, que é cerca de um ano mais preciso do que o descoberto em um estudo anterior realizado por outros pesquisadores.

"Quanto mais cedo pudermos identificar pessoas com alto risco de doença de Alzheimer, mais cedo os médicos poderão intervir com opções de tratamento, monitoramento e gerenciamento da doença. O que torna a IA especialmente poderosa é sua capacidade de captar características sutis e complexas do envelhecimento que outros métodos não conseguem e que são fundamentais para identificar o risco de uma pessoa muitos anos antes de ela desenvolver a doença", aponta Irimia.

A pesquisa também revela diferenças específicas sobre como o envelhecimento varia entre as regiões do cérebro dependendo do sexo da pessoa. Certas partes do cérebro envelhecem mais rápido nos homens do que nas mulheres, e vice-versa.

Os homens, que correm maior risco de comprometimento motor devido à doença de Parkinson, experimentam um envelhecimento mais rápido no córtex motor do cérebro, uma área responsável pela função motora. Já entre as mulheres, o envelhecimento típico pode ser relativamente mais lento no lado direito do cérebro.

Para o pesquisador Andrei Irimia, a descoberta vai além da capacidade de avaliação do risco de doenças. Ele prevê um mundo em que os novos métodos da pesquisa serão usados para ajudar as pessoas a entender o quão rápido estão envelhecendo em geral.

"Muitas pessoas estariam interessadas em saber sua verdadeira taxa de envelhecimento. As informações podem nos dar dicas sobre diferentes mudanças no estilo de vida ou intervenções que uma pessoa pode adotar para melhorar sua saúde e bem-estar geral. Nossos métodos podem ser usados para projetar planos de tratamento centrados no paciente e mapas personalizados de envelhecimento cerebral que podem ser de interesse para pessoas com diferentes necessidades e objetivos de saúde", conclui Irimia.