A diferença entre a idade cerebral – estimada por ressonância magnética (RM) – e a idade cronológica de alguém pode servir como um biomarcador para calcular o risco de demência, segundo uma nova pesquisa.
“Apesar de ainda não termos um tratamento para a demência, é importante diagnosticá-la o mais cedo possível”, disse ao Medscape, o Dr. Gennady Roshchupkin, Ph.D., Erasmus MC University Medical Center, na Holanda.
“Por exemplo, uma pessoa com uma grande diferença de idade pode ser solicitada a fazer outra RM após alguns anos, a fim de avaliar se a diferença permaneceu a mesma ou se o risco aumentou. Esse biomarcador de imagem pode ser usado junto com outros biomarcadores ou com testes genéticos”, disse o Dr. Gennady.
O estudo foi publicado on-line em 1º de outubro no periódico Proceedings of National Academy of Sciences.
Machine learning
Os pesquisadores construíram uma rede neural convolucional para estimar o envelhecimento cerebral. Eles a treinaram utilizando deep learning usando imagens de RM de crânio de 3.688 pessoas sem demência (média de idade de 66 anos; 55% de mulheres) no Rotterdam Study. Pelo menos cinco anos de informações clínicas de acompanhamento dos participantes estavam disponíveis.
Nos modelos de risco proporcional de Cox, a diferença entre a idade cerebral estimada (determinada com base na densidade da massa cinzenta do cérebro) e a idade cronológica foi significativamente associada à incidência de demência (razão de risco ou hazard ratio, HR, de 1,11; intervalo de confiança, IC, de 95%, de 1,06 a 1,15). A associação permaneceu significativa após o ajuste para o volume do hipocampo.
“Esta diferença de idade tem o potencial de ser usada junto com outros fatores de risco e biomarcadores para categorizar a população em graus de risco suficientemente distintos para orientar decisões médicas ou pessoais, por exemplo, para a triagem de demência e para o planejamento informado de vida”, escreveram os pesquisadores.
“Antes de incorporar à prática clínica, mais experimentos devem ser realizados”, disse o Dr. Gennady.
“Sabe-se que modelos de deep learning são tendenciosos em algumas situações em relação a gênero, etnia etc. Devemos ter cuidado ao generalizar modelos treinados com base em uma população específica. Portanto, por exemplo, o próximo passo em direção ao uso clínico pode ser treinar esse modelo em populações multiétnicas mais diversas”, disse o Dr. Gennady.
Estudo de referência
Solicitado a comentar o estudo, o Dr. Cyrus Raji, Ph.D., médico, professor assistente de neurorradiologia da Washington University, nos Estados Unidos, disse que este é um “artigo de referência mostrando que as ressonâncias magnéticas podem ser usadas para determinar a idade do cérebro em comparação com a idade cronológica”.
“Além disso, os pesquisadores demonstraram que o risco de demência, como a doença de Alzheimer, é maior em pessoas com o cérebro mais velho na RM em comparação com a idade cronológica. Este trabalho pode ajudar a determinar quem tem risco de demência, permitindo medidas preventivas e melhores tratamentos”, disse o Dr. Cyrus.
A Dra. Rebecca Edelmayer, Ph.D., diretora de engajamento científico da Alzheimer’s Association, disse ao Medscape: “O uso de machine learning e de outros aspectos da inteligência artificial para fazer previsões médicas é uma área de pesquisa interessante, que ainda está em evolução.
“Esses dados relacionados com a demência são interessantes e importantes para serem publicados, principalmente porque envolvem o uso de medidas de imagem feitas ao longo do tempo. No entanto, o trabalho descrito nesta nova publicação é muito preliminar”, disse a Dra. Rebecca.
“A população envolvida neste estudo não tem diversidade, os resultados deste estudo não são generalizáveis (como apontaram os autores) e a tecnologia ainda não é prática para o uso clínico. Nesse ponto inicial, mais pesquisas são necessárias, com mais conjuntos diversificados de dados de treinamento, para desenvolver a acurácia necessária para um uso preditivo”, acrescentou.
A Dra. Rebecca também mencionou que a Alzheimer’s Association financiou vários estudos nos últimos anos que testaram a capacidade de a “ciência da computação e de técnicas estatísticas de ponta” preverem a progressão da demência em pessoas com comprometimento cognitivo leve; identificarem pessoas com alto risco de demência, usando big data de pesquisas com base populacional; e estimarem a probabilidade de queda com base em mudanças sutis na marcha.
Fonte: Medscape